当 AI 编程任务变复杂时，一个通用助手很容易被迫扮演所有角色：产品分析师、架构师、实现者、测试工程师、审查者、文档作者。短任务里这没问题，但一旦任务跨模块、跨领域、持续多轮，单个 Agent 的上下文和判断就会变得吃紧。revfactory/harness 的想法是：不要让一个 Agent 硬扛所有事，而是先为项目设计一支领域化 Agent 团队。
它把自己定义为 Claude Code 的 Team-Architecture Factory。用户描述项目领域或说出类似 “build a harness for this project” 的意图后，它会生成适合该项目的 agents 和 skills，并从预设架构模式中选择团队组织方式。也就是说，Harness 不是直接帮你写某个功能，而是帮你搭建“更适合写这个项目的 AI 团队”。
它为什么不是普通插件
普通 AI coding 插件往往提供一组固定命令：写代码、查 bug、做 review、生成测试。Harness 的层级更高。它试图根据你的项目类型生成一套团队结构，再把团队成员和技能写入 .claude/agents/ 与 .claude/skills/。换句话说，它不是“一个技能”，而是“生成技能和代理的技能”。
README 把它放在 L3 Meta-Factory 层，这个说法有点抽象，但意思很有用：L1 可能是具体工具，L2 可能是跨工具流程，L3 则是生成流程和团队架构的系统。Harness 关心的是“怎样为某个领域构造 Agent 团队”，而不是“怎样解决某一个固定任务”。
六种团队架构模式
项目 README 提到六种预设架构：Pipeline、Fan-out/Fan-in、Expert Pool、Producer-R
