HelixHarness 运营中

HelixHarness 是滴滴金融技术团队开源的 AI Coding 工程化框架，运行在 Codex 和 Claude Code 之上。HelixHarness通过 Propose→Apply→Archive 标准工作流驱动研发过程，以 Knowledge、Harness、Specs、Hooks 四层结构化上下文，将团队业务知识、工程规范和检查规则注入 Agent 的执行流程。配套的可选平台提供可观测、版本对比评测和受控演进能力，帮助团队持续构建和优化专属 Harness。

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标准化工作流：以 Propose→Apply→Archive 三段命令驱动需求从方案设计、开发执行到归档沉淀的完整研发过程。
工程上下文管理：通过 Knowledge、Harness、Specs、Hooks 四层结构化目录，将项目知识、工程约束、需求契约和检查规则沉淀为可复用资产。
按需上下文加载：用索引机制为当前任务精准加载所需文档，让知识在 Agent 执行中真正发挥作用。
知识复利沉淀：经人工确认的验证经验归档后，可在后续相似任务中复用，持续强化团队工程 DNA。
过程可观测：记录工作流执行数据、阶段状态、Token 消耗与返工路径，定位使用摩擦点。
框架评测：用冻结的 Base/Candidate 版本在相同场景下对比测试，客观验证框架改动效果。
受控演进：基于观测证据形成改进假设，经评测和人工评审后采纳，形成迭代闭环。
跨仓库协同：多仓库 Workspace 记录各仓库职责，支持跨服务的任务协调与会话续接。
双宿主支持：兼容 Codex 和 Claude Code，通过插件市场一键安装，无需手动克隆源码。

环境准备：确保已安装 Python 3.10+、Git，以及已登录且可正常使用的 Codex 或 Claude Code。
安装插件：运行 codex plugin marketplace add https://github.com/didi/helixharness.git 和 codex plugin add helix@helixharness-marketplace。
进入项目：在你想开发的业务仓库中开启一个新的 Agent 会话。
初始化项目：在对话中执行 /helix:init，生成 HelixHarness 所需的目录结构和上下文文件。
编写需求：将需求描述写入 docs/specs/ 下的需求文档，或通过 /helix:propose 交互式生成。
启动工作流：执行 /helix:propose <任务> <需求文件> --loop，让 Agent 自动走完 Propose→Apply→Archive 全流程。
人工决策：流程在关键节点暂停等待你确认范围、方案和验收标准，按提示输入决策即可。
查看进度：随时用 /helix:status 检查当前阶段、进度和阻塞项。
确认归档：任务完成后审核 Archive 提议保留的知识，确认后写入项目知识库供后续复用。
配置管理：用 /helix:config 查看或修改遥测授权和上报地址。

工程知识资产化：将分散在文档和个人经验中的业务知识、架构约束转化为项目内结构化、可维护的复用资产。
知识复利效应：验证过的经验经确认后归档沉淀，后续任务通过索引自动加载，Agent 起点随项目持续进化。
全生命周期可审查：Propose→Apply→Archive 流程让需求规格、执行证据和验收结果都留存在仓库中，过程透明可查。
框架升级可量化：配套平台支持冻结版本对比评测，每次规则或 Skill 改动都有数据依据，降低迭代风险。
团队级规模化能力：源自滴滴内部 10+ 部门、上百业务模块的真实实践，解决 AI Coding 从个人提效到团队交付的跨越。

GitHub仓库：https://github.com/didi/helixharness

企业级业务功能开发：在金融、电商等有复杂业务规则的项目中，让 Agent 基于沉淀的领域知识完成新功能交付，保证业务逻辑合规。
多团队协作的规模化研发：通过多仓库 Workspace 协调微服务架构下跨服务的功能需求，统一各部门的 AI Coding 规范，避免每个团队重复定制 Harness。
遗留系统维护与改造：用 Knowledge 层沉淀的系统架构和历史决策，帮助 Agent 快速理解老代码，在 Harness 约束下安全地进行重构和迁移，降低改动风险。
框架与规范持续优化：框架维护者借助平台的可观测和评测能力，对比不同 Rule/Skill 版本在真实场景下的表现，用数据决定规则调整是否采纳。