Анализ протоколов моделей harness
Аудиты агентных фреймворков часто упускают слой преобразования между внутренним состоянием и API провайдеров. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через форматы сообщений, вызовы инструментов, потоковые события и абстракции провайдеров.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "harness-model-protocol" from https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dowwie-harness-model-protocol/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «harness-model-protocol». Проанализируйте фреймворк, поддерживающий вызовы инструментов OpenAI и Anthropic.
Ожидаемый результат:
Markdown-отчет, определяющий семейство форматов передачи, расположение адаптеров, метод передачи схем инструментов, стратегию разбора ответов и ключевые компромиссы.
Использование «harness-model-protocol». Проверьте поддержку стриминга в агентной среде выполнения.
Ожидаемый результат:
Использование «harness-model-protocol». Сравните стратегии абстракции провайдеров для нового агентного фреймворка.
Ожидаемый результат:
Краткое сравнение тонких адаптеров, унифицированных клиентов и шлюзового преобразования с рекомендациями на основе наблюдаемых паттернов кода.
The static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline protocol examples, and report-template prompts. I found no executable shell commands, no real network calls, no prompt injection attempt, and no intent to extract hidden system instructions.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dowwie-harness-model-protocol/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dowwie-harness-model-protocol.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Dowwie. (2026). harness-model-protocol security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol/audits/10@techreport{dowwie-dowwie-harness-model-protocol-2026,
author = {Dowwie},
title = {harness-model-protocol security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol/audits/10},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "harness-model-protocol security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Dowwie"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/dowwie-harness-model-protocol/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dowwie-harness-model-protocol:audit:10"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Сопоставьте, как фреймворк преобразует внутренние сообщения и вызовы инструментов в API-запросы, специфичные для провайдера.
Оцените, используют ли адаптеры OpenAI, Anthropic, Gemini и локальных моделей тонкую или унифицированную абстракцию.
Создайте понятный отчет о потоковых событиях, обработке частичного JSON, атрибуции результатов инструментов и точках подтверждения человеком.
Используй harness-model-protocol, чтобы кратко описать, как этот фреймворк отправляет сообщения своему LLM-провайдеру и получает ответы.
Используй harness-model-protocol, чтобы проследить, как определения инструментов кодируются для модели и как вызовы инструментов разбираются обратно в действия фреймворка.
Используй harness-model-protocol, чтобы проанализировать типы потоковых событий, накопление частичных аргументов и восстановление итогового вызова инструмента в этой кодовой базе.
Используй harness-model-protocol, чтобы сравнить адаптеры провайдеров, преобразование сообщений, поддержку выбора инструментов, мягкую деградацию и последствия для дизайна нового фреймворка.
Автор
DowwieЛицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/Dowwie/agent_framework_study/tree/main/.claude/skills/harness-model-protocolСсылка
1ffa7643651792ccb4bd3b15d924d2c97edff755
Актуальность поддержки
18.07.2026
Использование
6 загрузок · 310 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Картирование циклов управления агентов
Агентные фреймворки скрывают циклы рассуждений в разрозненных файлах. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code находить циклы, пошаговые функции и условия завершения.
Оценка устойчивости агента
Агентные фреймворки часто скрывают пути отказов, слабую изоляцию и неполное поведение восстановления. Этот навык помогает проводить структурированные проверки распространения ошибок, песочниц, повторных попыток, резервных сценариев и готовности к продакшену.
Анализ архитектуры памяти агента
Фреймворки агентов часто скрывают, как взаимодействуют контекст, память и бюджеты токенов. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code структурированный способ проверять поток памяти и сравнивать проектные решения.
Анализ координации многоагентных систем
Многоагентные системы могут скрывать хрупкие передачи управления, связанность через общее состояние и неясные пути коммуникации. Этот навык помогает Claude, Codex или Claude Code описать модели координации и подготовить структурированный обзор.
Оценка компонентных моделей во фреймворках
Точки расширения фреймворков бывает сложно сравнивать между разными кодовыми базами. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code анализировать абстракции, внедрение зависимостей и конфигурацию.
Создание матриц принятия решений по фреймворкам
Техническим командам часто нужно сравнивать фреймворки по четким критериям и с опорой на доказательства. Этот навык превращает аналитические заметки в структурированные матрицы, сводки компромиссов и рекомендации.
Создание потоковых интерфейсов AI-чата
от Asmayaseen
AI-чат в реальном времени кажется сломанным, когда пользователи не видят прогресс, состояние ответа или изменения интерфейса. Этот skill дает Claude, Codex и Claude Code шаблоны для жизненных циклов потоковой передачи, событий прогресса, клиентских эффектов и клиентских инструментов.
Создавайте потоковые многоагентные рабочие процессы
от DNYoussef
Последовательные AI-рабочие процессы часто теряют контекст между шагами. Этот навык определяет паттерны stream-chain, которые передают каждый результат в следующую задачу.
Добавление моделей CloudBase AI в веб-приложения
от tencentcloudbase
Интеграция браузерного ИИ может завершиться ошибкой, если группы моделей, аутентификация или Token Credits не подготовлены. Этот skill помогает выполнить предварительные проверки CloudBase, включить модели и настроить вызовы SDK для веб-приложений.
Создание AI-вызовов для WeChat Mini Program
от tencentcloudbase
Настройка AI в WeChat Mini Program имеет различия в провайдерах, биллинге и стриминге, из-за которых легко допустить ошибку конфигурации. Этот навык помогает Claude, Codex или Claude Code пройти предварительные проверки CloudBase и использовать wx.cloud.extend.AI.
Создание агентов Pydantic AI
от DougTrajano
Проектам Pydantic AI нужны понятные шаблоны для агентов, инструментов, зависимостей и структурированных выходных данных. Этот навык предоставляет краткие рекомендации и примеры для создания типобезопасных приложений агентов на Python.
Оптимизация производительности исследовательского агента
от BenderFendor
Исследовательские агенты могут расходовать квоту API впустую, сталкиваться со сбоями веб-поиска и показывать неясный прогресс. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code сфокусированный план для повышения надежности и улучшения представления источников.