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Better Harness

Harness Inspector

从产品意图追踪到 Agent 活动、会话、文件与提交,同时让证据强度及其限制始终可见。

在你的仓库中运行npx @qoder-ai/better-harness inspector
  • 可交互样例
  • 只读
  • English sample data
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可交互 Harness Inspector 样例

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此确定性样例使用虚构的英文数据,不会读取你的工作区、Git 历史或 Coding Agent 会话。

它展示什么

沿着交付链路追踪,同时不越过证据边界

Inspector 把产品结构、Agent 活动与 Git 结果放进同一个只读工作区,并明确区分强关联与有用但有限的上下文。

01

从意图到交付

沿能力树从能力和 Story 意图,查看与之关联的会话、文件与提交。

02

把会话放回上下文

检查保留的提示词、归一化工具活动、文件路径、提交事件,以及只读会话回放。

03

可解释的证据

同步选择与 Evidence Drawer 会说明关联为何存在、可信度如何,以及它不能证明什么。

如何使用

先看全局,再沿着证据深入

  1. 选择范围

    按产品意图查看时使用 Capability;按时间查看会话与提交时使用 Date。

  2. 阅读三条信息轨

    在不离开当前 Story 或日期的情况下,对照用户提示、检查点活动以及提交或文件。

  3. 检查关联关系

    选择提示、操作、提交或路径。相关项目会保持高亮,Evidence Drawer 则解释关联及其限制。

  4. 打开 Session View 或 Replay

    深入查看保留的轮次和归一化工具调用,或回放已观察到的序列。Replay 不会重新运行工具,也不会恢复 Coding Agent 会话。

理解证据标签

关联会明确展示,但不会擅自推断作者身份

Explicit / direct
保留的引用直接连接 Story、会话或提交。
Observed same-path
会话与提交共享完全相同的仓库路径。这支持相关性判断,但不能证明作者身份。
Candidate
结构或时间信息提示了有用的关联,但仍需人工确认。
Contextual
附近的历史有助于解释交付过程,但不会声称存在直接关联。
阅读架构、证据模型与能力边界