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Harness는 Claude Code용 팀 아키텍처 팩토리입니다. “하네스 구성해줘” 한 문장으로, 플러그인이 도메인 설명을 에이전트 팀과 그들이 쓸 스킬로 변환합니다.
v2는 현행 Claude Code 멀티에이전트 런타임에 맞춰 바닥부터 재구축했습니다:
TeamCreate API 위에 지어져 있었습니다. v2는 실제로 출시된 프리미티브를 대상으로 합니다:
pipeline() / parallel() / 스키마 / 버짓)로 팬아웃·검증 루프·대규모 실행SendMessage + 공유 태스크, 턴을 넘어 컨텍스트 유지CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 의존성이 사라졌습니다.model: "opus"로 고정했습니다. v2는 업무의 복잡도·작업 기간·자율성·응답 속도에 따라 에이전트별로 fable/opus/sonnet 티어를 선택하며, 무근거 일괄 지정을 금지합니다./harness:evolve 실제 출시. v1이 문서로만 약속했던 진화 메커니즘이 실제 스킬로 제공됩니다: 초기 구성과 현재 상태의 델타를 포착하고, 피드백을 일반화하여 에이전트·스킬·오케스트레이터에 되먹입니다.TeamCreate, TeamDelete, 실험 플래그)을 감지하면 기계적 마이그레이션 경로를 제안합니다./harness:evolve가 사용 피드백을 측정 가능한 다음 세대 개선으로 변환Phase 0: 현황 감사 (신규/확장/유지보수 분기 — v1 산출물 감지 포함)
Phase 1: 도메인 분석 (작업의 제어 흐름 형태 포함)
Phase 2: 실행 모드 & 팀 아키텍처 설계
Phase 3: 에이전트 정의 생성 (.claude/agents/)
Phase 4: 스킬 생성 (.claude/skills/)
Phase 5: 오케스트레이션 통합 & CLAUDE.md 포인터
Phase 6: 검증 및 테스트
Phase 7: 운영/유지보수 — 진화는 /harness:evolve
/plugin marketplace add revfactory/harness
/plugin install harness@harness-marketplace
cp -r skills/harness ~/.claude/skills/harness
cp -r skills/evolve ~/.claude/skills/harness-evolve
환경 변수나 실험 플래그가 필요 없습니다.
하네스 구성해줘
하네스 설계해줘
이 프로젝트에 맞는 에이전트 팀 구축해줘
생성된 하네스를 사용한 후:
하네스 회고해줘 / 이 피드백 하네스에 반영해줘
| 모드 | 프리미티브 | 언제 |
|---|---|---|
| 워크플로우 오케스트레이션 | Workflow 스크립트 |
제어 흐름이 결정적: 열거 가능한 팬아웃, 검증 루프, 대규모, 구조화 출력 |
| 퍼시스턴트 에이전트 | Agent(name:) + SendMessage + 태스크 |
컨텍스트를 유지하는 장기 전문가, 반복 피드백·협상 |
| 서브에이전트 위임 | 단발 Agent 호출 |
결과만 필요한 병렬 위임 |
팩토리는 팀 크기가 아니라 제어 흐름의 형태로 모드를 선택하며, Phase별로 모드를 섞는 하이브리드도 지원합니다.
프로젝트/
├── .claude/
│ ├── agents/ # 에이전트 정의 (누가)
│ │ ├── analyst.md
│ │ ├── builder.md
│ │ └── qa.md
│ └── skills/ # 스킬 (어떻게) + 오케스트레이터 1개 (누가 언제 어떤 순서로)
│ ├── analyze/SKILL.md
│ └── build/SKILL.md
└── CLAUDE.md # 최소 포인터: 트리거 규칙 + 변경 이력
docs/migration-v1-to-v2.md 참조. 요약: TeamCreate/TeamDelete/브로드캐스트/플래그 참조 제거 → 팬아웃을 워크플로우 스크립트로 전환 → 남은 협업을 이름 붙인 에이전트 + SendMessage로 재작성 → 일괄 model: "opus" 고정 해제. 팩토리가 v1 산출물을 감지하면 이 과정을 자동화합니다 (Phase 0).
15개 소프트웨어 엔지니어링 과제에 대한 통제 A/B로 구조화된 사전 설정이 LLM 코드 에이전트 출력 품질에 미치는 영향을 측정: 평균 품질 49.5 → 79.3 (+60%), 승률 15/15, 출력 분산 −32% (n=15, 저자 자체 측정, revfactory/claude-code-harness 참조). 저자 측정 수치이므로 도입 결정 시에는 자체 파일럿 측정을 권장합니다.
Apache 2.0