harnext este un agent de codare AI open source cu harness engineering, dezvoltat de FlowHunt. Este un agent de terminal interactiv care citește, scrie și editează fișiere, rulează comenzi shell și conduce servere MCP — și generează workflow-uri GitHub Actions etapizate, astfel încât AI să poată prelua issue-urile GitHub de la cap la coadă.

Cum automatizează harnext issue-urile GitHub în pull request-uri?

harnext setup scrie un pipeline etapizat de workflow-uri GitHub Actions. Fiecare stage este un label; promovarea unui label declanșează stage-ul următor. Pipeline-ul trece prin issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, cu un agent AI dedicat pe fiecare pas, automat.

Ce modele și provideri AI suportă harnext?

harnext suportă din start 20+ provideri LLM prin pi-ai, inclusiv Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral și altele. Schimbă providerul cu un singur flag --provider și --model, ba chiar cu un provider diferit pe stage de pipeline.

Pot folosi Claude Code sau OpenAI Codex cu harnext?

Da. Fiecare stage al pipeline-ului harnext poate dispatchua un executor diferit. Folosește REPL-ul harnext pentru lucru interactiv și predă un stage CI lui claude-code sau codex în mod nesupravegheat — flag-urile de approval și bypass de sandbox se aplică automat.

Ce unelte are agentul harnext?

harnext vine cu un executor minimal și concentrat de șase unelte: read, write, edit, bash, skill și MCP. Asta e tot agentul — fără wrappere, glue scripts sau strat de orchestrare ascuns.

Pot rula harnext cu modele locale ca să-mi păstrez codul privat?

Da. Îndreaptă harnext spre Ollama sau orice endpoint compatibil NVIDIA și codul tău nu trebuie să-ți părăsească mașina. Poți folosi REPL-ul interactiv pe un provider cloud și să dispatchuiești stage-uri CI către un model Llama local — totul cu un singur flag --provider.

Cum configurez un runner self-hosted cu harnext?

Rulează harnext setup în repository-ul tău și el va înregistra un runner self-hosted GitHub Actions fixat pe repo cu un label specific proiectului, îl va instala ca serviciu systemd sau launchd și-l va menține activ între reboot-uri. harnext runner status și harnext runner logs urmăresc daemonul.

Ce sunt skill-urile harnext?

Skill-urile sunt bundle-uri de agent reutilizabile pe care le atașezi oricărui stage de pipeline. Skill-urile integrate includ review (code review), init (inițializare proiect) și browser-verify (verificare regresie vizuală). Poți crea propriile skill-uri și le poți partaja între repository-uri.

Cum se conectează harnext la servere MCP?

harnext se poate conecta la orice server compatibil MCP în mod proxy sau direct. Asta îi permite agentului să apeleze unelte de automatizare pentru browser, baze de date, API-uri de search sau orice alt serviciu MCP ca pas nativ în pipeline.

Este harnext open source și cum îl instalez?

harnext este licențiat MIT și open source. Instalează-l global cu `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 necesar). Sursa este pe github.com/QualityUnit/harnext, iar pachetul pe npm.

Harnext de la FlowHunt Află mai mult

Agent de codare AI. Harness-engineered.

harnext este harness-ul CI din jurul agentului tău de codare AI — generează workflow-uri GitHub Actions etapizate, promovare după label și un runner self-hosted care duc o issue de la triaj la PR fuzionat, end-to-end.

Încearcă Harnext Vezi pe GitHub

harnext, agent de codare AI, preia o issue GitHub și deschide un PR

harnext de la FlowHunt

Un agent de codare AI și un harness CI open source care duc o issue GitHub de la label la PR fuzionat — autonom. Construit de echipa FlowHunt, pentru dezvoltatori care vor AI în workflow fără să piardă controlul.

Provideri LLM: 20+
Unelte de agent: 6
Stage-uri de pipeline: 5
Open source: MIT

Funcționalități

Tot ce ai construi într-un agent de codare — într-un singur CLI.

harnext livrează agentul, harness-ul și runner-ul. Fără glue scripts, fără agent server.

Agent de terminal interactiv: Un REPL care citește, scrie, editează, rulează bash și conduce servere MCP. Mod one-shot cu -p pentru scripturi și CI.
20+ provideri, un singur CLI: Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA și alții prin pi-ai. Schimbă cu --provider și --model din mers.
Harness pentru repo-ul tău: Generează workflow-uri GitHub Actions care preiau issue-uri după label, rulează stage-ul corect și postează rezultatele înapoi.
Runner self-hosted: Înregistrează un daemon pe propria mașină (systemd / launchd) și rulează stage-urile pe hardware-ul tău. Instalare idempotentă.
Skill-uri și MCP: Bundle skill-uri reutilizabile (review, init, browser-verify) și conectează orice server MCP în mod proxy sau direct.
Replays și status: harnext status arată run-urile active; replays-urile permit rerularea oricărei sesiuni pas cu pas. Sesiunile sunt în ~/.harnext.

Prezentare generală a funcționalităților harnext

Agentul

Agent minimal. Modele locale.

harnext este un agent CLI mic și concentrat. Șase unelte, câteva skill-uri și un bridge MCP — atât tot executor-ul. Îndreaptă-l spre un model local și codebase-ul nu părăsește mașina.

harnext rulând cu Ollama llama3.2 pe localhost

Suprafață de unelte minusculă.: read · write · edit · bash · skill · MCP. Atât tot agentul. Fără wrappere, glue scripts sau orchestrare ascunsă.
Modele local-first.: Îndreaptă harnext spre Ollama sau NVIDIA din start, sau spre orice endpoint compatibil OpenAI. Codul nu trebuie să părăsească mașina.
Schimbă providerul pe stage.: REPL interactiv pe Anthropic, apoi dispatch al unui stage CI către un Llama local. Un singur flag: --provider, --model.
Deschis și inspectabil.: Monorepo cu licență MIT, sesiuni JSON în clar în ~/.harnext. Reia orice run, auditează orice apel de unealtă.

harnext se conduce singur — sau orice agent în care ai încredere.

Fiecare stage de pipeline poate dispatchua un executor diferit. Folosește REPL-ul harnext pentru interactiv și alege claude-code sau codex pe stage în CI nesupravegheat.

harnext
REPL interactiv încorporat. Read, write, edit, bash și MCP — condus de providerul ales (Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, +20 alții prin pi-ai).
Află mai mult
Claude Code
CLI-ul Anthropic, dispatched. harnext predă un stage către claude-code cu --max-turns și flag-uri sandbox aplicate automat.
Află mai mult
Codex
CLI-ul OpenAI, dispatched. Aceeași interfață ca la Claude Code — flag-uri de approval și bypass de sandbox cablate pentru run-uri nesupravegheate.
Află mai mult

Harness-ul

De la o issue GitHub la un PR fuzionat — pe șine.

harnext setup scrie un pipeline etapizat de workflow-uri GitHub Actions. Fiecare stage este un label; promovarea unui label îl declanșează pe următorul. Rulează pe runneri găzduiți de GitHub, pe daemonul tău self-hosted, sau pe ambele.

Pipeline harnext în cinci stage-uri cu workflow YAML generat

issue:tagged: Workflow-ul Tagger aplică primul label de stage de îndată ce este deschisă o issue.
stage:plan: Agentul citește issue-ul și scrie un plan de implementare structurat înapoi ca un comentariu GitHub.
stage:implement: Agentul deschide un branch, editează fișiere conform planului și ridică un pull request.
stage:review: Agentul reviewer citește diff-ul, postează comentarii inline și declanșează un workflow de fix dacă e nevoie.
stage:merged: Workflow-ul de cleanup post-merge rulează după PR — închide issue-uri, actualizează starea proiectului.

Trei comenzi până la un agent care rulează.

harnext este conceput să fie productiv în minute. Instalează global, rulează setup o singură dată per repository, apoi pornește agentul interactiv.

1. Instalează
npm install -g harnext Necesită Node.js ≥ 20. Stocat în ~/.harnext.
Vezi pe npm
2. Configurează pipeline-ul
cd my-repo && harnext setup Adaugă label-uri, scrie workflow-urile GitHub Actions etapizate și, opțional, înregistrează un runner self-hosted.
Ghid de start rapid
3. Folosește-l ca agent de codare
harnext Același CLI este agentul tău interactiv — read, write, run, drive MCP. Pasează -p pentru folosire one-shot.
Vezi documentația

Runner self-hosted

Rulează agentul pe propriul hardware.

harnext setup înregistrează un runner self-hosted GitHub Actions fixat pe repo, îl instalează ca serviciu systemd sau launchd și-l menține activ între reboot-uri. harnext runner status și harnext runner logs urmăresc daemonul.

Instalare idempotentă:: Reluarea setup-ului sare peste munca deja făcută — sigur de rulat de mai multe ori.
Label fixat pe proiect:: Un label unic împiedică runnerii partajați să preia job-uri destinate altui proiect.
Protecție pentru repo public:: harnext setup confirmă că barierele de approval pentru fork-PR sunt active înainte de a înregistra un runner pentru un repo public.
Dezinstalare curată:: Cleanup best-effort la dezinstalare: deregistrare, oprire serviciu, eliminarea tuturor artefactelor de runner.

Întrebări frecvente

: harnext este un agent de codare AI open source cu harness engineering, dezvoltat de FlowHunt. Este un agent de terminal interactiv care citește, scrie și editează fișiere, rulează comenzi shell și conduce servere MCP — și generează workflow-uri GitHub Actions etapizate, astfel încât AI să poată prelua issue-urile GitHub de la cap la coadă.
: harnext setup scrie un pipeline etapizat de workflow-uri GitHub Actions. Fiecare stage este un label; promovarea unui label declanșează stage-ul următor. Pipeline-ul trece prin issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, cu un agent AI dedicat pe fiecare pas, automat.
: harnext suportă din start 20+ provideri LLM prin pi-ai, inclusiv Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral și altele. Schimbă providerul cu un singur flag --provider și --model, ba chiar cu un provider diferit pe stage de pipeline.
: Da. Fiecare stage al pipeline-ului harnext poate dispatchua un executor diferit. Folosește REPL-ul harnext pentru lucru interactiv și predă un stage CI lui claude-code sau codex în mod nesupravegheat — flag-urile de approval și bypass de sandbox se aplică automat.
: harnext vine cu un executor minimal și concentrat de șase unelte: read, write, edit, bash, skill și MCP. Asta e tot agentul — fără wrappere, glue scripts sau strat de orchestrare ascuns.
: Da. Îndreaptă harnext spre Ollama sau orice endpoint compatibil NVIDIA și codul tău nu trebuie să-ți părăsească mașina. Poți folosi REPL-ul interactiv pe un provider cloud și să dispatchuiești stage-uri CI către un model Llama local — totul cu un singur flag --provider.
: Rulează harnext setup în repository-ul tău și el va înregistra un runner self-hosted GitHub Actions fixat pe repo cu un label specific proiectului, îl va instala ca serviciu systemd sau launchd și-l va menține activ între reboot-uri. harnext runner status și harnext runner logs urmăresc daemonul.
: Skill-urile sunt bundle-uri de agent reutilizabile pe care le atașezi oricărui stage de pipeline. Skill-urile integrate includ review (code review), init (inițializare proiect) și browser-verify (verificare regresie vizuală). Poți crea propriile skill-uri și le poți partaja între repository-uri.
: harnext se poate conecta la orice server compatibil MCP în mod proxy sau direct. Asta îi permite agentului să apeleze unelte de automatizare pentru browser, baze de date, API-uri de search sau orice alt serviciu MCP ca pas nativ în pipeline.
: harnext este licențiat MIT și open source. Instalează-l global cu `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 necesar). Sursa este pe github.com/QualityUnit/harnext, iar pachetul pe npm.

Să construim echipa ta de AI

Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.

Programează o demonstrație Încearcă acum

Află mai multe

GitMCP

Integrează FlowHunt cu GitMCP pentru a oferi asistenților AI acces instantaneu la documentația și codul GitHub actualizate, reducând halucinațiile și îmbunătăți...

Aug 12, 2025 5 min citire

AI GitMCP +4

Training în dezvoltare software cu AI – Nu mai face babysitting editoarelor AI

Un training practic pentru dezvoltatori software: nu mai face babysitting editoarelor AI și automatizează întregul ciclu de viață al dezvoltării cu CodeFactory,...

Apr 9, 2026 5 min citire

GitHub

Integrează FlowHunt cu GitHub pentru a automatiza gestionarea depozitelor, urmărirea problemelor, cererile de extragere și revizuirile codului cu AI—fără codare...

Jun 15, 2025 2 min citire

AI GitHub +4