harnext는 무엇인가요?

harnext는 FlowHunt가 만든, 하니스 엔지니어링이 결합된 오픈소스 AI 코딩 에이전트입니다. 파일을 읽고 쓰고 편집하며, 셸 명령을 실행하고, MCP 서버를 제어하는 인터랙티브 터미널 에이전트이며, AI가 GitHub 이슈를 처음부터 끝까지 처리할 수 있도록 단계별 GitHub Actions 워크플로우를 생성합니다.

harnext는 GitHub 이슈를 풀 리퀘스트로 어떻게 자동화하나요?

harnext setup은 단계별 GitHub Actions 워크플로우 파이프라인을 작성합니다. 각 스테이지는 라벨이며, 라벨을 승격하면 다음 스테이지가 트리거됩니다. 파이프라인은 issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged 순으로 진행되고, 각 단계마다 전담 AI 에이전트가 자동으로 처리합니다.

harnext는 어떤 AI 모델과 공급자를 지원하나요?

harnext는 pi-ai를 통해 20개 이상의 LLM 공급자를 기본 지원합니다 — Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral 등. --provider와 --model 플래그 하나로 공급자를 바꿀 수 있고, 파이프라인 스테이지마다 다른 공급자를 쓸 수도 있습니다.

harnext에서 Claude Code나 OpenAI Codex를 사용할 수 있나요?

예. 각 harnext 파이프라인 스테이지는 서로 다른 executor에 디스패치할 수 있습니다. 인터랙티브 작업에는 harnext REPL을, 무인 실행 시 CI 스테이지는 claude-code나 codex에 맡길 수 있고, approval과 sandbox 우회 플래그가 자동 적용됩니다.

harnext 에이전트의 도구는 무엇인가요?

harnext는 read, write, edit, bash, skill, MCP의 6개 도구로 이뤄진 미니멀하고 집중된 executor를 제공합니다. 이게 전부입니다 — 래퍼나 글루 스크립트, 숨겨진 오케스트레이션 계층은 없습니다.

코드 보안을 위해 로컬 모델로 harnext를 돌릴 수 있나요?

예. harnext를 Ollama나 NVIDIA 호환 엔드포인트로 가리키면 코드가 머신을 떠날 필요가 없습니다. 인터랙티브 REPL은 클라우드 공급자에서, CI 스테이지는 로컬 Llama 모델에 디스패치하는 식의 운용도 --provider 플래그 하나로 가능합니다.

harnext로 셀프 호스티드 러너는 어떻게 설정하나요?

저장소에서 harnext setup을 실행하면 프로젝트 전용 라벨이 붙은 GitHub Actions 셀프 호스티드 러너를 저장소에 핀하고, systemd 또는 launchd 서비스로 설치한 뒤 재부팅 후에도 살아 있게 유지합니다. harnext runner status와 harnext runner logs로 데몬을 추적할 수 있습니다.

harnext의 skill은 무엇인가요?

skill은 어떤 파이프라인 스테이지에든 붙일 수 있는 재사용 가능한 에이전트 번들입니다. 기본 제공 skill에는 review(코드 리뷰), init(프로젝트 초기화), browser-verify(시각적 회귀 검증)가 있습니다. 직접 만들어 저장소 간에 공유할 수도 있습니다.

harnext는 MCP 서버에 어떻게 연결되나요?

harnext는 proxy 또는 direct 모드로 어떤 MCP 호환 서버에든 연결할 수 있습니다. 덕분에 에이전트가 브라우저 자동화 도구, 데이터베이스, 검색 API 등 임의의 MCP 서비스를 파이프라인의 네이티브 단계로 호출할 수 있습니다.

harnext는 오픈소스이며 어떻게 설치하나요?

harnext는 MIT 라이선스의 오픈소스입니다. `npm install -g harnext`로 글로벌 설치하세요(Node.js ≥ 20 필요). 소스는 github.com/QualityUnit/harnext에, 패키지는 npm에 있습니다.

FlowHunt의 Harnext 자세히 보기

AI 코딩 에이전트. 하니스로 설계.

harnext는 AI 코딩 에이전트를 둘러싼 CI 하니스입니다 — 단계별 GitHub Actions 워크플로우, 라벨 기반 승격, 셀프 호스티드 러너를 만들어 이슈를 트리아지부터 머지된 PR까지 끝까지 끌고 갑니다.

Harnext 사용해 보기 GitHub에서 보기

harnext AI 코딩 에이전트가 GitHub 이슈를 받아 PR을 여는 모습

FlowHunt의 harnext

GitHub 이슈를 라벨에서 머지된 PR까지 자율적으로 운반하는 오픈소스 AI 코딩 에이전트와 CI 하니스. 통제권을 유지하면서 AI를 워크플로우에 도입하고 싶은 개발자를 위해 FlowHunt 팀이 만들었습니다.

LLM 공급자: 20+
에이전트 도구: 6
파이프라인 단계: 5
오픈소스: MIT

기능

코딩 에이전트에 넣을 모든 것을 — 단일 CLI에.

harnext는 에이전트, 하니스, 러너를 한 번에 제공합니다. 글루 스크립트도, 에이전트 서버도 없습니다.

인터랙티브 터미널 에이전트: 읽고, 쓰고, 편집하고, bash를 돌리고, MCP 서버를 다루는 REPL. 스크립트와 CI를 위한 -p 원샷 모드 지원.
20+ 공급자, 단일 CLI: pi-ai로 Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA 등 즉시 사용. --provider, --model로 즉석에서 전환.
당신의 저장소를 위한 하니스: 라벨로 이슈를 집어 올바른 스테이지를 실행하고 결과를 다시 게시하는 GitHub Actions 워크플로우를 생성합니다.
셀프 호스티드 러너: 자기 머신에 데몬을 등록(systemd / launchd)하고 자기 하드웨어에서 스테이지 실행. 멱등 설치.
skill과 MCP: 재사용 가능한 skill(review, init, browser-verify)을 묶고, 어떤 MCP 서버든 proxy 또는 direct 모드로 연결.
리플레이와 status: harnext status로 활성 실행을 확인하고, 리플레이로 어떤 세션이든 단계별로 다시 실행. 세션은 ~/.harnext에 저장됩니다.

에이전트

미니멀 에이전트. 로컬 모델.

harnext는 작고 집중된 CLI 에이전트입니다. 도구 6개, 몇 가지 skill, MCP 브리지 — 이게 executor의 전부입니다. 로컬 모델로 가리키면 코드베이스는 머신을 떠나지 않습니다.

localhost에서 Ollama llama3.2로 동작하는 harnext

아주 작은 도구 표면.: read · write · edit · bash · skill · MCP. 에이전트의 전부. 래퍼도, 글루 스크립트도, 숨겨진 오케스트레이션도 없음.
로컬 우선 모델.: harnext를 Ollama나 NVIDIA, 혹은 OpenAI 호환 엔드포인트에 그대로 연결. 코드가 머신을 떠나지 않아도 됨.
스테이지별 공급자 전환.: Anthropic에서 인터랙티브 REPL을 돌리다가 CI 스테이지는 로컬 Llama로 디스패치. 플래그 하나: --provider, --model.
열려 있고 감사 가능.: MIT 라이선스 모노레포, ~/.harnext의 평문 JSON 세션. 어떤 실행이든 리플레이, 어떤 도구 호출이든 감사 가능.

harnext가 자기 자신을 — 또는 신뢰하는 어떤 에이전트든 — 운전합니다.

각 파이프라인 스테이지는 다른 executor를 디스패치할 수 있습니다. 인터랙티브 작업은 harnext REPL을, 무인 CI에서는 스테이지별로 claude-code나 codex를 고르세요.

harnext
내장 인터랙티브 REPL. 원하는 공급자(Anthropic, OpenAI, Google, Ollama 외 pi-ai로 +20)가 read, write, edit, bash, MCP를 구동.
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Claude Code
Anthropic의 CLI, 디스패치. harnext는 --max-turns와 샌드박스 플래그를 자동 적용해 스테이지를 claude-code에 넘깁니다.
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Codex
OpenAI의 CLI, 디스패치. Claude Code와 동일한 인터페이스 — 무인 실행을 위해 approval과 샌드박스 우회 플래그가 미리 연결돼 있습니다.
자세히 보기

하니스

GitHub 이슈에서 머지된 PR까지 — 레일 위에서.

harnext setup은 단계별 GitHub Actions 워크플로우 파이프라인을 작성합니다. 각 스테이지는 라벨이며, 라벨을 승격하면 다음 단계가 시작됩니다. GitHub 호스티드 러너, 자체 셀프 호스티드 데몬, 또는 둘 다에서 실행할 수 있습니다.

issue:tagged: 이슈가 열리는 즉시 Tagger 워크플로우가 첫 스테이지 라벨을 적용합니다.
stage:plan: 에이전트가 이슈를 읽고 구조화된 구현 계획을 GitHub 코멘트로 작성합니다.
stage:implement: 에이전트가 브랜치를 열고 계획대로 파일을 편집한 뒤 풀 리퀘스트를 올립니다.
stage:review: 리뷰어 에이전트가 diff를 읽고 인라인 코멘트를 달며, 필요하면 fix 워크플로우를 트리거합니다.
stage:merged: PR이 머지된 뒤 사후 정리 워크플로우가 실행되어 이슈를 닫고 프로젝트 상태를 갱신합니다.

에이전트 가동까지 명령 세 개.

harnext는 몇 분 안에 생산적으로 쓸 수 있게 설계되었습니다. 글로벌로 설치하고, 저장소마다 한 번 setup을 실행한 뒤 인터랙티브 에이전트를 띄우세요.

1. 설치
npm install -g harnext Node.js ≥ 20 필요. ~/.harnext에 저장됩니다.
npm에서 보기
2. 파이프라인 설정
cd my-repo && harnext setup 라벨을 추가하고 단계별 GitHub Actions 워크플로우를 작성하며, 선택적으로 셀프 호스티드 러너를 등록합니다.
빠른 시작 가이드
3. 코딩 에이전트로 사용
harnext 같은 CLI가 여러분의 인터랙티브 에이전트입니다 — read, write, run, drive MCP. 원샷 사용에는 -p 사용.
문서 보기

셀프 호스티드 러너

자기 하드웨어에서 에이전트를 실행하세요.

harnext setup은 저장소에 핀된 GitHub Actions 셀프 호스티드 러너를 등록하고, systemd 또는 launchd 서비스로 설치한 뒤 재부팅 사이에도 살아 있게 유지합니다. harnext runner status와 harnext runner logs로 데몬을 추적할 수 있습니다.

멱등 설치:: setup을 다시 실행해도 이미 끝난 작업은 건너뜁니다 — 여러 번 실행해도 안전합니다.
프로젝트 전용 라벨:: 고유 라벨 덕분에 공유 러너가 다른 프로젝트의 작업을 가져가지 않습니다.
공개 저장소 가드:: harnext setup은 공개 저장소용 러너를 등록하기 전에 fork-PR 승인 게이트가 켜져 있는지 확인합니다.
깔끔한 제거:: 제거 시 베스트 에포트 정리: 등록 해제, 서비스 정지, 모든 러너 산출물 삭제.

자주 묻는 질문

: harnext는 FlowHunt가 만든, 하니스 엔지니어링이 결합된 오픈소스 AI 코딩 에이전트입니다. 파일을 읽고 쓰고 편집하며, 셸 명령을 실행하고, MCP 서버를 제어하는 인터랙티브 터미널 에이전트이며, AI가 GitHub 이슈를 처음부터 끝까지 처리할 수 있도록 단계별 GitHub Actions 워크플로우를 생성합니다.
: harnext setup은 단계별 GitHub Actions 워크플로우 파이프라인을 작성합니다. 각 스테이지는 라벨이며, 라벨을 승격하면 다음 스테이지가 트리거됩니다. 파이프라인은 issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged 순으로 진행되고, 각 단계마다 전담 AI 에이전트가 자동으로 처리합니다.
: harnext는 pi-ai를 통해 20개 이상의 LLM 공급자를 기본 지원합니다 — Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral 등. --provider와 --model 플래그 하나로 공급자를 바꿀 수 있고, 파이프라인 스테이지마다 다른 공급자를 쓸 수도 있습니다.
: 예. 각 harnext 파이프라인 스테이지는 서로 다른 executor에 디스패치할 수 있습니다. 인터랙티브 작업에는 harnext REPL을, 무인 실행 시 CI 스테이지는 claude-code나 codex에 맡길 수 있고, approval과 sandbox 우회 플래그가 자동 적용됩니다.
: harnext는 read, write, edit, bash, skill, MCP의 6개 도구로 이뤄진 미니멀하고 집중된 executor를 제공합니다. 이게 전부입니다 — 래퍼나 글루 스크립트, 숨겨진 오케스트레이션 계층은 없습니다.
: 예. harnext를 Ollama나 NVIDIA 호환 엔드포인트로 가리키면 코드가 머신을 떠날 필요가 없습니다. 인터랙티브 REPL은 클라우드 공급자에서, CI 스테이지는 로컬 Llama 모델에 디스패치하는 식의 운용도 --provider 플래그 하나로 가능합니다.
: 저장소에서 harnext setup을 실행하면 프로젝트 전용 라벨이 붙은 GitHub Actions 셀프 호스티드 러너를 저장소에 핀하고, systemd 또는 launchd 서비스로 설치한 뒤 재부팅 후에도 살아 있게 유지합니다. harnext runner status와 harnext runner logs로 데몬을 추적할 수 있습니다.
: skill은 어떤 파이프라인 스테이지에든 붙일 수 있는 재사용 가능한 에이전트 번들입니다. 기본 제공 skill에는 review(코드 리뷰), init(프로젝트 초기화), browser-verify(시각적 회귀 검증)가 있습니다. 직접 만들어 저장소 간에 공유할 수도 있습니다.
: harnext는 proxy 또는 direct 모드로 어떤 MCP 호환 서버에든 연결할 수 있습니다. 덕분에 에이전트가 브라우저 자동화 도구, 데이터베이스, 검색 API 등 임의의 MCP 서비스를 파이프라인의 네이티브 단계로 호출할 수 있습니다.
: harnext는 MIT 라이선스의 오픈소스입니다. `npm install -g harnext`로 글로벌 설치하세요(Node.js ≥ 20 필요). 소스는 github.com/QualityUnit/harnext에, 패키지는 npm에 있습니다.