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CCハーネススキル

「安定したツールチェーンから楽しいデモを分離する部分:メモリ、圧縮、検証、ルーティング、積極的なジョブ」

パブリックにミラーリングされた[CC]から蒸留されたポータブルエージェントのスキルは、コードベースをコーディングし、その後に書き換えて、それらは[Claude Code]、Codex]、および[[OpenClaw]]にインストールすることができます。

クイックスタート

ワンラインインストール(スキル互換エージェント):

基本的なバンドルチェックを最初に実行します。

または、手動で1つのスキルをホストランタイムにコピーします。

[[Claude Code] で呼び出します。

[[Codex] で呼び出します。

[OpenClaw でチェックします。

チェック後にClawHubに公開:

このリポジトリはソースダンプではありません。 それはきれいなスキルパックです:

• 再利用可能なテンプレートに抽出されたプロンプト
• host-agnosticヘルパースクリプト
• ポータブル[[T7]バンドル
• パブリックディストリビューションのためのリリースと煙テストのドキュメント

あなたがコーディングエージェントで構築している場合は、通常、安定したツールチェーンから楽しいデモを分離する部分は次のとおりです。

• 回転ではなく便利なメモリ
• ユーザーの修正を保持する圧縮
• 「ドン」を信頼しない検証

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CC Harness Skills

“The parts that separate a fun demo from a stable toolchain: memory, compression, verification, routing, proactive jobs.”

Portable agent skills distilled from a publicly mirrored CC coding-agent codebase, then rewritten so they can be installed in Claude Code, Codex, and OpenClaw without depending on private runtime internals.

Quick Start

One-line install (any skills-compatible agent):

# all six skills
npx skills add LearnPrompt/cc-harness-skills -g

# or a single skill
npx skills add LearnPrompt/cc-harness-skills -s verification-gate -g

Run the basic bundle checks first:

bash ./skills/check_all.sh

Or copy one skill into a host runtime manually:

mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R ./skills/dream-memory ~/.claude/skills/

Then invoke it in Claude Code:

Use /dream-memory to consolidate the memory directory before we continue.

mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R ./skills/dream-memory ~/.codex/skills/

Then invoke it in Codex:

Use /dream-memory and consolidate recent memory files into one stable index.

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills
cp -R ./skills/dream-memory ~/.openclaw/workspace/skills/

Then check it in OpenClaw:

openclaw skills info dream-memory

Publish to ClawHub after checks:

bash ./skills/publish_all.sh 0.1.0

This repo is not a source dump. It is a cleaned skill pack:

• prompts extracted into reusable templates
• host-agnostic helper scripts
• portable SKILL.md bundles
• release and smoke-test docs for public distribution

If you are building with coding agents, these are the parts that usually separate a fun demo from a stable toolchain:

• memory that stays useful instead of rotting
• compression that preserves user corrections
• verification that does not trust “done”
• multi-agent routing that does not pollute the main context
• proactive jobs with explicit limits

This repo packages those patterns into six installable skills.

Why This Exists

Most agent repos share the same hard problems:

• how to keep memory useful without storing stale code facts
• how to compress long conversations without losing user corrections
• how to verify claimed completion instead of trusting it
• how to coordinate multiple agents without turning the main context into garbage
• how to add lightweight proactive behavior without building a dangerous daemon