Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add mturac/everything-openai-codex --skill agent-harness-constructiongit clone --depth 1 https://github.com/mturac/everything-openai-codexWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agent-harness-construction)<a href="https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agent-harness-construction"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mturac/everything-openai-codex/agent-harness-construction/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agent-harness-construction"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mturac/everything-openai-codex/agent-harness-construction.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00046 | $0.00793 |
| Opus 5 | $0.00023 | $0.00396 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00159 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00079 |
Grade A, and why
agent-harness-construction scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
エージェントハーネス構築
エージェントの計画、ツール呼び出し、エラーからの回復、完了への収束を改善する場合にこのスキルを使用します。
コアモデル
エージェントの出力品質は以下によって制約されます：
- アクション空間の品質
- 観測の品質
- 回復の品質
- コンテキストバジェットの品質
アクション空間の設計
- 安定した明示的なツール名を使用する。
- 入力スキーマファーストで絞り込んだものにする。
- 決定論的な出力形状を返す。
- 分離が不可能な場合を除き、キャッチオールツールは避ける。
粒度ルール
- 高リスク操作（デプロイ、マイグレーション、権限）にはマイクロツールを使用する。
- 一般的な編集・読み取り・検索ループには中規模ツールを使用する。
- ラウンドトリップのオーバーヘッドが支配的なコストである場合のみマクロツールを使用する。
観測の設計
すべてのツールレスポンスに含めるべき内容：
status: success|warning|errorsummary: 一行の結果next_actions: 実行可能なフォローアップartifacts: ファイルパス / ID
エラー回復コントラクト
すべてのエラーパスに含めるべき内容：
- 根本原因のヒント
- 安全なリトライ指示
- 明示的な停止条件
コンテキストバジェット管理
- システムプロンプトを最小限かつ不変に保つ。
- 大きなガイダンスはオンデマンドで読み込まれるスキルに移動する。
- 長いドキュメントをインラインで挿入するより、ファイルへの参照を優先する。
- 任意のトークン閾値ではなく、フェーズの境界でコンパクト化する。
アーキテクチャパターンガイダンス
- ReAct: 不確実なパスを持つ探索的タスクに最適。
- 関数呼び出し: 構造化された決定論的フローに最適。
- ハイブリッド（推奨）: ReAct 計画 + 型付きツール実行。
ベンチマーク
追跡すべき指標：
- 完了率
- タスクあたりのリトライ数
- pass@1 および pass@3
- 成功タスクあたりのコスト
アンチパターン
- セマンティクスが重複するツールが多すぎる。
- 回復ヒントのない不透明なツール出力。
- 次のステップなしのエラーのみの出力。
- 無関係な参照でコンテキストを過負荷にする。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 74 lines · 46 tokens per session scan A 16838adcdf03
agent-harness-construction is a skill published in the GitHub repository mturac/everything-openai-codex (89 stars, last pushed 15d ago), licensed MIT. It adds 46 tokens to every session and 793 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
sips-execution-repro
Turn failures, logs, symptoms, or flaky behavior into a compact repro and verification plan. Use when debugging needs a reproducible failure path.
atmos-schemas
JSON Schema for Atmos: stack-manifest and atmos.yaml config schemas, IDE auto-completion, validate stacks/schema/config, SchemaStore integration.
therapeutic-ifs
Unified inner work engine: Schema deconstruction (diagnosis) + IFS therapy (treatment). Absorbs: schema-deconstruction.
confirm-failures-are-causally-linked-to-the-task-before-reportin
When delegating a task affected by this skill, include.
asc-crash-triage
Triage TestFlight crashes, beta feedback, and performance diagnostics using asc. Use when the user asks about TF crashes, TestFlight crash reports, beta tester feedback, app hangs, disk writes, launch diagnostics, or wants a crash summary for a build or app.
ai-slop-cleaner
Post-implementation cleanup that removes AI-generated bloat while preserving functionality. Runs pass-by-pass with test verification after each pass. Activate after kraken/spark complete a feature, or when a codebase needs hygiene work.