Claude Code Harness estructura el trabajo del agente de IA en un ciclo plan→trabajo→revisión

claude-code-harness es un proyecto de código abierto que estructura el trabajo de Claude Code, el agente de programación de Anthropic, en un ciclo repetible de cinco etapas: planificación, implementación, revisión, sincronización y publicación. Su premisa es que el trabajo sin estructura de un agente de IA tiende a la dispersión: los planes quedan enterrados en el chat, las pruebas se vuelven opcionales, la revisión llega tarde y la evidencia de release se reconstruye de memoria. Publicado en GitHub por el usuario Chachamaru127 bajo licencia MIT, el proyecto articula ese flujo mediante cinco comandos principales. /harness-plan convierte la intención del usuario en dos archivos fuente de verdad: spec.md, que define alcance, criterios de aceptación, dependencias, unknowns y condiciones de parada, y Plans.md, que fragmenta el trabajo en tareas ejecutables. /harness-work ejecuta únicamente los slices aprobados, exige pruebas cuando la tarea lo requiere y mantiene el trabajo dentro del contrato. /harness-review realiza una revisión independiente y trata los hallazgos graves como bloqueantes. /harness-release valida la preparación para publicar, los límites del CHANGELOG y el empaquetado de evidencias. /harness-setup instala guía, hooks y chequeos para arrancar desde una línea base conocida. El proyecto incorpora un motor de guardarraíls escrito en Go, sin dependencia de Node.js, y una utilidad de diagnóstico, bin/harness doctor --migration-report, que inventaría cachés obsoletos, skills duplicadas de Codex, symlinks antiguos y estado de memoria sin borrar datos, lo que resulta útil para equipos que ya trabajan con Codex u OpenCode y necesitan migrar. El arnés está soportado en Claude Code, con rutas internas compatibles para Codex CLI y OpenCode, y en estado candidato para la app de Codex, Cursor, GitHub Copilot CLI y Antigravity CLI. Como complemento opcional ofrece harness-mem, un módulo de memoria scoped al proyecto que persiste conocimiento entre sesiones. El uso está dirigido a desarrolladores y equipos que quieren aplicar desarrollo dirigido por especificación a agentes de IA: en lugar de pedir al agente que codifique, el usuario aprueba o corrige un contrato generado antes de que arranque la ejecución.