harnext er en åpen kildekode AI-kodingsagent med harness engineering, bygget av FlowHunt. Det er en interaktiv terminal-agent som leser, skriver og redigerer filer, kjører shell-kommandoer og styrer MCP-servere — og genererer trinnvise GitHub Actions-workflows slik at AI kan plukke opp GitHub-issues og fullføre dem fra start til slutt.

Hvordan automatiserer harnext GitHub-issues til pull requests?

harnext setup skriver en trinnvis pipeline med GitHub Actions-workflows. Hvert trinn er en label; å forfremme en label utløser neste trinn. Pipelinen går gjennom issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, med en dedikert AI-agent på hvert steg, automatisk.

Hvilke AI-modeller og leverandører støtter harnext?

harnext støtter 20+ LLM-leverandører rett ut av boksen via pi-ai, inkludert Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral og flere. Bytt leverandør med ett enkelt --provider- og --model-flagg, og bruk gjerne ulik leverandør per pipeline-trinn.

Kan jeg bruke Claude Code eller OpenAI Codex med harnext?

Ja. Hvert harnext-pipelinetrinn kan dispatche en ulik executor. Bruk harnext-REPL for interaktivt arbeid, og lever et CI-trinn til claude-code eller codex i ubemannet modus — approval- og sandbox-bypass-flagg settes automatisk.

Hvilke verktøy har harnext-agenten?

harnext leveres med en minimal, fokusert seks-verktøys executor: read, write, edit, bash, skill og MCP. Det er hele agenten — ingen wrappers, glue-skript eller skjult orkestreringslag.

Kan jeg kjøre harnext med lokale modeller for å holde koden privat?

Ja. Pek harnext mot Ollama eller et NVIDIA-kompatibelt endepunkt, så trenger ikke koden å forlate maskinen. Bruk gjerne den interaktive REPL hos en sky-leverandør og dispatch CI-trinn til en lokal Llama-modell — alt med ett enkelt --provider-flagg.

Hvordan setter jeg opp en self-hosted runner med harnext?

Kjør harnext setup i repoet ditt, så registrerer den en GitHub Actions self-hosted runner pinnet til repoet med en prosjektspesifikk label, installerer den som systemd- eller launchd-tjeneste og holder den i live på tvers av reboots. harnext runner status og harnext runner logs følger daemonen.

Hva er harnext-skills?

Skills er gjenbrukbare agent-bundles du henger på et hvilket som helst pipelinetrinn. Innebygde skills inkluderer review (kodegjennomgang), init (prosjektinitiering) og browser-verify (visuell regresjon). Du kan lage egne og dele dem mellom repoer.

Hvordan kobler harnext seg til MCP-servere?

harnext kan koble seg til enhver MCP-kompatibel server i proxy- eller direkte-modus. Det lar agenten kalle nettleserautomatiseringsverktøy, databaser, søke-API-er eller en hvilken som helst MCP-tjeneste som et nativt steg i pipelinen.

Er harnext åpen kildekode og hvordan installerer jeg det?

harnext er MIT-lisensiert og åpen kildekode. Installer globalt med `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 kreves). Kildekoden ligger på github.com/QualityUnit/harnext og pakken på npm.

Harnext av FlowHunt Lær mer

AI-kodingsagent. Harness-engineered.

harnext er CI-harnesset rundt din AI-kodingsagent — det genererer trinnvise GitHub Actions-workflows, label-styrt forfremmelse og en self-hosted runner som tar en issue fra triage til mergeret PR, end-to-end.

Prøv Harnext Vis på GitHub

harnext AI-kodingsagent som plukker opp en GitHub-issue og åpner en PR

harnext av FlowHunt

En åpen kildekode AI-kodingsagent og CI-harness som tar en GitHub-issue fra label til mergeret PR — autonomt. Bygget av FlowHunt-teamet, for utviklere som vil ha AI i workflowen uten å gi fra seg kontrollen.

LLM-leverandører: 20+
Agent-verktøy: 6
Pipeline-trinn: 5
Åpen kildekode: MIT

Funksjoner

Alt du ville bygget inn i en kodingsagent — i én CLI.

harnext leverer agenten, harnesset og runneren. Ingen glue-skript, ingen agent-server.

Interaktiv terminal-agent: En REPL som leser, skriver, redigerer, kjører bash og styrer MCP-servere. One-shot-modus med -p for skript og CI.
20+ leverandører, én CLI: Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA og flere via pi-ai. Bytt med --provider og --model på sparket.
Harness for repoet ditt: Genererer GitHub Actions-workflows som plukker issues etter label, kjører riktig trinn og publiserer resultatene.
Self-hosted runner: Registrer en daemon på din egen maskin (systemd / launchd) og kjør trinn på din maskinvare. Idempotent installasjon.
Skills og MCP: Bundle gjenbrukbare skills (review, init, browser-verify) og koble til hvilken som helst MCP-server i proxy- eller direkte-modus.
Replays og status: harnext status viser aktive runs; replays lar deg kjøre enhver session steg for steg på nytt. Sessions ligger i ~/.harnext.

Agenten

Minimal agent. Lokale modeller.

harnext er en liten, fokusert CLI-agent. Seks verktøy, et knippe skills og en MCP-bro — det er hele executoren. Pek den mot en lokal modell, så forlater ikke kodebasen maskinen.

harnext kjører med Ollama llama3.2 på localhost

Bittesmå verktøyflate.: read · write · edit · bash · skill · MCP. Det er hele agenten. Ingen wrappers, glue-skript eller skjult orkestrering.
Local-first-modeller.: Pek harnext mot Ollama eller NVIDIA rett ut av boksen, eller mot et OpenAI-kompatibelt endepunkt. Koden trenger ikke forlate maskinen.
Bytt leverandør per trinn.: Interaktiv REPL på Anthropic, dispatch et CI-trinn til en lokal Llama. Ett flagg: --provider, --model.
Åpen og inspiserbar.: MIT-lisensiert monorepo, klartekst-JSON-sessions i ~/.harnext. Replay enhver run, audit ethvert verktøykall.

harnext kjører seg selv — eller hvilken som helst agent du stoler på.

Hvert pipelinetrinn kan dispatche en ulik executor. Bruk harnext-REPL for interaktivt arbeid, og velg claude-code eller codex per trinn i ubemannet CI.

harnext
Innebygd interaktiv REPL. Read, write, edit, bash og MCP — drevet av leverandøren du velger (Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, +20 flere via pi-ai).
Lær mer
Claude Code
Anthropics CLI, dispatched. harnext leverer et trinn til claude-code med --max-turns og sandbox-flagg satt automatisk.
Lær mer
Codex
OpenAIs CLI, dispatched. Samme grensesnitt som Claude Code — approval- og sandbox-bypass-flagg koblet for ubemannede runs.
Lær mer

Harnesset

Fra en GitHub-issue til en mergeret PR — på skinner.

harnext setup skriver en trinnvis pipeline med GitHub Actions-workflows. Hvert trinn er en label; å forfremme en label utløser det neste. Kjør på GitHub-vertede runners, din egen self-hosted daemon, eller begge.

harnext femtrinns pipeline med generert workflow YAML

issue:tagged: Tagger-workflow setter første trinn-label så snart en issue åpnes.
stage:plan: Agenten leser issuen og skriver en strukturert implementasjonsplan tilbake som GitHub-kommentar.
stage:implement: Agenten åpner en branch, redigerer filer i tråd med planen og oppretter en pull request.
stage:review: Reviewer-agenten leser diffen, legger inline-kommentarer og utløser et fix-workflow ved behov.
stage:merged: Post-merge-cleanup-workflow kjører etter PR-en — lukker issues, oppdaterer prosjektstatus.

Tre kommandoer til en agent som kjører.

harnext er laget for å være produktivt på minutter. Installer globalt, kjør setup én gang per repo, og start din interaktive agent.

1. Installer
npm install -g harnext Krever Node.js ≥ 20. Lagret i ~/.harnext.
Vis på npm
2. Sett opp pipelinen
cd my-repo && harnext setup Legger til labels, skriver de trinnvise GitHub Actions-workflowene og registrerer eventuelt en self-hosted runner.
Hurtigstartguide
3. Bruk den som kodingsagent
harnext Den samme CLI er din interaktive agent — read, write, run, drive MCP. Send -p for one-shot-bruk.
Se dokumentasjonen

Self-hosted runner

Kjør agenten på din egen maskinvare.

harnext setup registrerer en GitHub Actions self-hosted runner pinnet til repoet, installerer den som systemd- eller launchd-tjeneste og holder den i live på tvers av reboots. harnext runner status og harnext runner logs følger daemonen.

Idempotent installasjon:: Å kjøre setup på nytt hopper over allerede utført arbeid — trygt å kjøre flere ganger.
Prosjekt-pinnet label:: En unik label hindrer delte runners i å plukke opp jobber ment for et annet prosjekt.
Sikkerhetsnett for offentlig repo:: harnext setup bekrefter at fork-PR-godkjenningsporter er aktive før det registreres en runner for offentlig repo.
Ren avinstallering:: Best-effort cleanup ved avinstallering: avregistrering, stoppe tjenesten, fjerne alle runner-artefakter.

Vanlige spørsmål

: harnext er en åpen kildekode AI-kodingsagent med harness engineering, bygget av FlowHunt. Det er en interaktiv terminal-agent som leser, skriver og redigerer filer, kjører shell-kommandoer og styrer MCP-servere — og genererer trinnvise GitHub Actions-workflows slik at AI kan plukke opp GitHub-issues og fullføre dem fra start til slutt.
: harnext setup skriver en trinnvis pipeline med GitHub Actions-workflows. Hvert trinn er en label; å forfremme en label utløser neste trinn. Pipelinen går gjennom issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, med en dedikert AI-agent på hvert steg, automatisk.
: harnext støtter 20+ LLM-leverandører rett ut av boksen via pi-ai, inkludert Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral og flere. Bytt leverandør med ett enkelt --provider- og --model-flagg, og bruk gjerne ulik leverandør per pipeline-trinn.
: Ja. Hvert harnext-pipelinetrinn kan dispatche en ulik executor. Bruk harnext-REPL for interaktivt arbeid, og lever et CI-trinn til claude-code eller codex i ubemannet modus — approval- og sandbox-bypass-flagg settes automatisk.
: harnext leveres med en minimal, fokusert seks-verktøys executor: read, write, edit, bash, skill og MCP. Det er hele agenten — ingen wrappers, glue-skript eller skjult orkestreringslag.
: Ja. Pek harnext mot Ollama eller et NVIDIA-kompatibelt endepunkt, så trenger ikke koden å forlate maskinen. Bruk gjerne den interaktive REPL hos en sky-leverandør og dispatch CI-trinn til en lokal Llama-modell — alt med ett enkelt --provider-flagg.
: Kjør harnext setup i repoet ditt, så registrerer den en GitHub Actions self-hosted runner pinnet til repoet med en prosjektspesifikk label, installerer den som systemd- eller launchd-tjeneste og holder den i live på tvers av reboots. harnext runner status og harnext runner logs følger daemonen.
: Skills er gjenbrukbare agent-bundles du henger på et hvilket som helst pipelinetrinn. Innebygde skills inkluderer review (kodegjennomgang), init (prosjektinitiering) og browser-verify (visuell regresjon). Du kan lage egne og dele dem mellom repoer.
: harnext kan koble seg til enhver MCP-kompatibel server i proxy- eller direkte-modus. Det lar agenten kalle nettleserautomatiseringsverktøy, databaser, søke-API-er eller en hvilken som helst MCP-tjeneste som et nativt steg i pipelinen.
: harnext er MIT-lisensiert og åpen kildekode. Installer globalt med `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 kreves). Kildekoden ligger på github.com/QualityUnit/harnext og pakken på npm.

La oss bygge ditt eget AI-team

Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.

Planlegg en demo Prøv det nå

Lær mer

AI-programvareutviklingskurs – Slutt å passe på AI-editorer

Et praktisk kurs for programvareutviklere: slutt å passe på AI-editorer og automatiser hele utviklingslivssyklusen din med CodeFactory, risikobaserte harnesses ...

Apr 9, 2026 4 min lesing

GitHub

Integrer FlowHunt med GitHub for å automatisere depotadministrasjon, problemsporing, pull-forespørsler og kodegjennomganger med AI—uten kodekunnskap.

Jun 15, 2025 1 min lesing

AI GitHub +4

GitMCP

Integrer FlowHunt med GitMCP for å gi AI-assistenter umiddelbar tilgang til oppdatert GitHub-dokumentasjon og kode, redusere hallusinasjoner og øke kodepresisjo...

Aug 12, 2025 4 min lesing

AI GitMCP +4