01
このSkillでできること
- ✓実装前にコードや関連ファイルを読み、理解を促す
- ✓YAGNIに基づき最小限の実装を優先する
- ✓変更を小さく分け、単一の意図に限定する
- ✓作業の開始時と終了時に目標と達成状況を確認する
02
使い方
01
STEP 1
実装前にReadやGrepでアンカーとなるファイルと呼び出し経路を確認する
02
STEP 2
設計では先に最も単純な動作版を作り、早期の抽象化を避ける
03
STEP 3
編集では一度に一つの意図だけを変更する
04
STEP 4
サブタスクの開始時に目標を確認し、終了時に受け入れ条件を検証する
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Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/easyinplay/harnessed手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/easyinplay/harnessed/main/install.sh | bashnpm install -g harnessed && harnessed setup04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
この実装では、まず関連コードを読んで理解し、最小限の変更だけを行い、最後に目標と受け入れ条件を確認してください。出力例を見る
関連コードを確認しました。不要な抽象化を避け、目的に必要な範囲だけを変更し、完了後に受け入れ条件を確認します。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- network: -karpathy-skills license: MIT version: 1.0.0 upstream: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills --- # Karpathy Baseline (心法 always-on) **
- network: and `harnessed checkpoint` (record progress). [](https://npmjs.com/package/harnessed)
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関連Skill
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Effect境界デコーダー
HTTPやWebSocket、OAuth、CLI入力などの信頼できない値を入口でEffect Schemaにより一度だけ検証・デコードし、後続処理を型付きに保つスキルです。
Effect Schemaデータ検証型安全
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Sci Deep Reader(科学文献深度精読)
PDFやOffice、Markdown、ウェブ、arXiv、DOIの科学文献を精読し、根拠と限界を示す解説レポートに整理するスキル。
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コレクションメンバー追加
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