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构建或维护 Agent 评测基准时：用 Harbor…

适用于在 agent 仓库中设计、实现、审计评测任务/Harbor 任务，并持续维护项目级评测知识与基准。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

构建或维护 Agent 评测基准时：用 特定

解决思路

  1. 先检查全部输入：仓库、Harness、可选 traces、已有 Tasks 和 runs、已有 World knowledge、人的目标；在提出工作前识别适用的源文件和 skill references。
  2. 从这些输入中的可复用事实创建或更新小型项目 World Knowledge Skill。
  3. 用该 World Skill 提出一个基于证据的 Task。
  4. 同时起草 Task Spec 和 World Skill，向用户展示两者，将精确 Task truth 只保留在 `Task.md`，反复细化直到用户批准。
  5. 实现已批准的 Task，验证其 Environment 和 Verifier，运行真实 Harness，检查完整证据，只修复非 agent 失败。
  6. 用运行所证明的内容校正 World Skill，然后对下一个 Task 重复此流程。
  7. 当需要检查源、traces、Harness、依赖、访问权限和现有 evals 时，阅读 `references/discovery.md`。
  8. 当需要 bootstrap 或更新可复用项目知识时，阅读 `references/world-knowledge.md`。
  9. 当需要提出 Tasks 并编写单个 Task Spec 时，阅读 `references/task-design.md`。
  10. 当需要构建 data、services、access、state 和 reset 时，阅读 `references/environment-building.md`。
  11. 当需要创建结构化或自然语言数据时，阅读 `references/synthetic-data.md`。
  12. 当需要定义独立证据和评分时，阅读 `references/verifier-design.md`。
  13. 当需要应用 Spec2Task 将已评审 Spec 转为已审计 Task 时，阅读 `references/task-implementation.md`。
  14. 当需要比较模型运行并分类失败时，阅读 `references/calibration.md`。
  15. 当需要打包并运行 Harbor tasks 时，阅读 `references/harbor.md`。
  16. 当需要适配已知 benchmark 设计时，阅读 `references/patterns.md`。
  17. 当需要构建多轮对话时，阅读 `references/multi-turn-simulation/guide.md`。
  18. 当需要查看两个 Task 中学习到的 World knowledge 时，阅读 `references/examples/service-desk.md`。
  19. 复用多轮实现资源：`references/multi-turn-simulation/runner.py`、`references/multi-turn-simulation/model_user.py`、`references/multi-turn-simulation/harbor_example.py`。
  20. 使用 `scripts/compare_tool_schemas.py` 比较提供的 schema 片段，但它不解析外部 `$ref` 目标。
  21. 使用 `scripts/snapshot_sqlite_state.py` 创建只读 SQLite 状态快照。
  22. 在提出 Task 前审查用户提供的每个输入。
  23. 对于 repository、Harness、traces 或 dependencies，阅读 `references/discovery.md`。
  24. 对于已有 Tasks 和 runs，检查其 instructions、Environments、Verifiers、rewards、trajectories 和 final state。
  25. 当 run 质量或失败原因影响新设计时，阅读 `references/calibration.md`。
  26. 对于已有项目 World Skill，阅读 `references/world-knowledge.md`，然后检查影响新 Task 的 sources 和可复用方法。
  27. 对于人的目标和约束，阅读 `references/task-design.md`。
  28. 对于相关 benchmark 示例，使用 `references/patterns.md` 中的 domain index 和 source callouts。
  29. 先检查 repository，再询问源和测试能够回答的问题。
  30. 沿着 active Harness 追踪 prompts、models、tools、services、state、effects 和 focused tests。
  31. 检查已有 Task instructions、parsers、Verifiers、reward paths 和 run evidence。
  32. 如果用户提供 traces，审查完整 runs 或 threads。
  33. 用 traces 学习真实请求、依赖行为、state shapes、errors 和 failure conditions。
  34. 不要把 trace 中的答案当作独立 truth。
  35. 如果 `.agents/skills/<project>-world/SKILL.md` 存在，读取它。
  36. 只按该 World Skill 的 routing 获取与当前 Task 相关的知识。
  37. 当引用的 repository paths、commands 和 scripts 的准确性影响设计时，检查它们。
  38. 阅读 `references/task-design.md`，并使用 `references/patterns.md` 中的 index 查找相关 domain 和 source callouts。
  39. 除非 Task 跨到另一个 domain，否则聚焦该 domain。
  40. 在检查后的第一个用户可见设计回复中，提出一个基于 repository evidence、提供的 traces、已有覆盖或人的优先级 grounded 的 Task。
  41. 在 Task 提案中说明真实工作和能力。
  42. 在 Task 提案中说明使该案例非平凡的 condition。
  43. 在 Task 提案中说明它需要的 Environment 和 independent evidence。
  44. 在 Task 提案中说明它能检测的重要 failure。
  45. 在 Task 提案中说明它与已有 Tasks 的区别。
  46. 在 Task 提案中说明主要 open decision。
  47. 在同一回复中，展示相关当前 World Skill 内容，以及该 Task 建议的具体新增或修正。
  48. 如果不存在 World Skill，展示有助于创建此 Task 和未来 Task 的小型初始内容。
  49. 将 Task 的 exact request、focal records、expected result、hidden truth 和 exact scoring rules 排除在 World Skill 之外。
  50. 在实现前，让用户一起修改 Task proposal 和 World knowledge。
  51. 只有在真实用户选择会改变设计时，才提供 alternatives。
  52. 将 `assets/task/Task.md.template` 复制到 `evals/<suite>/tasks/<task-id>/Task.md`。
  53. 将所有 Task-specific design 放在这个单独文件中。
  54. 同时按照 `references/world-knowledge.md` 创建或更新项目 World Skill。
  55. 确定 active agent 和 repository 支持的 project skill location。
  56. 常见位置包括 `.agents/skills/<project>-world/SKILL.md` 和 `.claude/skills/<project>-world/SKILL.md`。
  57. 如果已有 project convention，遵循该 convention。
  58. 否则解释 proposed location，并在创建 skill 前获得用户确认。
  59. 需要时从 `assets/world-skill/SKILL.md.template` 开始。
  60. 将每个 `Task.md` 放在它所描述的 Harbor task 旁边：`evals/<suite>/tasks/<task-id>/` 下包含 `Task.md`、`task.toml`、`instruction.md`、`environment/`、`tests/`、`solution/`。
  61. 在 `environment/` 中使用 `Dockerfile` 或 `docker-compose.yaml`；如果使用后者，primary service 必须是 main。
  62. 在 `tests/` 中提供 required Harbor Verifier entry point `test.sh`，可选 `test_*.py` 和 `fixtures/`。
  63. 在 `solution/` 中可选提供 `solve.sh` 作为 reference path。
  64. 绝不将 `Task.md` 复制或挂载到被评测 agent 的 workspace 或 image 中。
  65. agent 只接收 `instruction.md` 和本次运行 intended 的 Environment state。
  66. Task Spec 中包括 purpose 和 source evidence。
  67. Task Spec 中包括 exact input 和 later turns。
  68. Task Spec 中只包括与本 Task 相关的 Harness conditions。
  69. Task Spec 中包括 initial state、services、access、visibility、reset 和 production differences。
  70. Task Spec 中包括 required results、prohibited effects、accepted alternatives 和 independent Verifier evidence。
  71. Task Spec 中包括 fairness、leakage risks 和 invalid-run conditions。
  72. Task Spec 中包括 open decisions 和 assumptions。
  73. 向用户展示完整 Task Spec 和 World Skill changes。
  74. 解释 World Skill 中已有什么、此 Task 新增或修正什么、什么只留在 `Task.md`。
  75. 通过同一轮 back-and-forth 修改两者。
  76. 只有在明确批准后，才将 Task Spec 标记为 approved。
  77. 只有在用户审查 World Skill changes 后，才将其视为 accepted。
  78. 如果用户要求无批准暂停的端到端构建，则继续使用 agent-reviewed `Status: Draft`，并将 World Skill changes 标记为 unreviewed。
  79. 如果实现改变了 request、visible information、material Environment behavior 或 scoring boundary，更新 `Task.md` 并展示变化。
  80. 将状态设回 `Draft`。
  81. 展示 diff，并要求明确重新批准后，才能再次设为 `Approved`。
  82. 遵循 `references/task-implementation.md`。
  83. 对于已有项目，使用其 pinned 或 supported Harbor version。
  84. 否则使用已安装的 supported version 并记录它。
  85. 只有在用户批准并说明 compatibility reason 时才升级。
  86. 使用已安装 CLI help 作为 command contract。
  87. 在 scored model run 前，除非用户已授权该 run plan，否则与用户确认 model、trial count、judge、timeout 和 maximum expected cost。
  88. 在 `references/harbor.md` 中完成 package audit。
  89. 确认 exact Task 所需的每个 required file、entry point、path、permission、configuration value、mount、service 和 reward output 都存在，并能通过 Harbor 工作。
  90. 确认 hidden Task、Verifier、solution 和 secret material 不在 agent-visible image 和 workspace 中。
  91. 按适合 Environment 的方式检查 setup 和 trial isolation。
  92. fresh container 或 worktree 可以通过 replacement 提供 isolation。
  93. reused mutable service 需要 checked reset。
  94. immutable frozen data 只需要 checked load。
  95. 参考 `references/task-implementation.md`。
  96. 演练 Task 依赖的每个 operation。
  97. 当存在 reference path 时，运行它。
  98. 用 clear valid result、valid alternative、realistic wrong result、shortcut、prohibited collateral change、missing 或 corrupt evidence 测试 Verifier。
  99. 确认每个 completed Verifier path 都写入 valid reward 和 useful evidence，且不暴露 hidden truth 或 secrets。
  100. 通过 Harbor 运行 actual Harness。
  101. 读取完整 trajectory，而不仅是 reward。
  102. 检查 messages、model calls、tool calls、results、retries 和 errors。
  103. 检查 initial 和 final Environment state 以及 external effects。
  104. 检查 service、setup、readiness、reset 和 cleanup evidence。
  105. 检查每个 Verifier criterion、其 evidence、decision 和 error。
  106. 检查 resolved Harness、model、Environment 和 judge configuration。
  107. 将每个 unsuccessful run 分类为 agent capability failure、missing information、Harness defect、Environment defect、Verifier false rejection、Verifier false acceptance、leakage 或 infrastructure failure。
  108. 在使用 score 前修复 non-agent failures。
  109. Model comparison 是可选 calibration strategy，不是 completion rule。
  110. 当它能回答真实不确定性时，比较 weaker model、target model 或 stronger model，并在行为可变时重复 trials。
  111. 读取每个 selected trace。
  112. 用 contrast 暴露 unclear inputs、brittle setup、leakage、shortcuts 或 reward hacks。
  113. Pass rates 和 model ordering 不能证明 Task quality。
  114. 阅读 `references/calibration.md` 获取完整 audit method。
  115. 在 Task design、implementation 和 audit 全过程使用 `references/world-knowledge.md`。
  116. 当工作提供有助于另一个 Task 的证据时，添加或修正 project-specific knowledge。
  117. 可添加或修正的知识包括 Task patterns、Environment methods、data creation、Verifier evidence、run procedures、scripts、assets 和 examples。
  118. audit 后，用 completed Task 所证明的内容 reconcile World Skill。
  119. 向用户展示 proposed reusable knowledge。
  120. 向用户展示支持它的 evidence。
  121. 向用户展示另一个 Task 将如何使用它。
  122. 向用户展示它应该放在哪里。
  123. 向用户展示什么仍然 specific to completed Task。
  124. 删除或收窄被 Task 证伪的想法。
  125. 如果用户要求无暂停的 autonomous end-to-end updates，做 smallest supported update，在 final review 中展示，并且不要暗示人类批准了该 generalization。
  126. 最初只创建 `SKILL.md`。
  127. 只有当真实内容证明必要时，才添加 `references/`、`scripts/`、`assets/` 或 `tests/`。
  128. 将 completed Task 的 request、focal state、expected result 和 exact criteria 保留在其 collocated `Task.md` 中。
  129. 不要复制本 skill 中已经明确的 broad guidance。
  130. 记录该 guidance 的 project-specific adaptation。
  131. 使用 Tasks two 和 three 测试 World Skill。
  132. 检查 World Skill 是否减少 rediscovery、改进 Task Specs、保留重要 relationships、复用 proven operation 或防止 known Verifier defect。
  133. 修正确缺失、过时或过宽的规则。
  134. 当多个 materially different Tasks 已锻炼共享知识且 construction 和 verification methods 清晰时，下一轮可以提出多个 independent Task Specs：1. 挖掘新的 repository、trace 和 human evidence。
  135. 下一轮中：2. 使用 World Skill 生成 distinct Task Specs。
  136. 下一轮中：3. 让 human review specs。
  137. 下一轮中：4. 并行构建 independent approved Tasks。
  138. 下一轮中：5. 逐个 audit 每个 Task。
  139. 下一轮中：6. 只用 reusable corrections 更新 World knowledge。
  140. 随着 production behavior、user priorities、agents 和 models 变化，继续此 loop。
  141. Map required systems、data、roles、network needs 和 safe setup methods。
  142. 绝不读取、打印、复制、存储 secret values，或要求 human paste secret values。
  143. 告诉 human 需要什么 dependency、为何需要它，以及 project 期望如何提供 access。
  144. 默认使用 controlled local、frozen 或 simulated dependencies。
  145. 在 eval 期间绝不要写入 production。
  146. 将 access、startup、reset、timeout、judge 和 Verifier failures 视为 invalid runs，而不是 failed agent work。
  147. 完成条件：`Task.md` 与 built instruction、Environment 和 Verifier 一致。
  148. 完成条件：Task 可从未 agent-visible 或 normally discoverable information 解出。
  149. 完成条件：Environment 可靠启动，并按 replacement、reset 或 immutable state 适当隔离 trials，且不泄露 hidden truth。
  150. 完成条件：valid 和 invalid Verifier cases 按预期行为。
  151. 完成条件：至少一个 real Harness run 被完整读取。
  152. 完成条件：non-agent failures 已修复，或作为 unresolved limits 报告。
  153. 完成条件：使用 model comparison 时，包含 trace review，而不是只看 pass rates。
  154. 完成条件：project World Skill 已随 Task Spec 创建或更新，在工作期间被审查，并与 final evidence reconcile。
  155. 完成条件：用户收到 Task path、run command、results、evidence 和 remaining limits。

适用边界 · 注意事项