用途
GAN-Style Harness 是一个多智能体开发工具，旨在自主构建高质量应用程序。其核心洞察是：让智能体评估自己的工作会过于乐观，但单独构建一个严格评估者比教生成者自我批判更可行。这借鉴了 GAN（生成对抗网络）的动态机制——生成者产出、评估者批判，反馈驱动下一轮迭代。
主要能力
工具包含三个智能体：
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规划者（Planner）：扮演产品经理角色，将一行提示扩展为 16 个功能、多冲刺的产品规格，定义用户故事、技术要求和视觉设计方向，并产出评估标准。
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生成者（Generator）：扮演开发者角色，按规格实现功能，使用 React、FastAPI/Express、数据库、CSS 等全栈工具，管理 git 版本控制，读取评估反馈并在下一轮迭代中改进。
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评估者（Evaluator）：扮演 QA 工程师角色，使用 Playwright MCP 与运行中的应用交互，点击功能、填写表单、测试 API 端点，按四项标准打分：设计质量（权重 0.3）、原创性（权重 0.2）、工艺（权重 0.3）、功能性（权重 0.2），每项 1-10 分。
使用方式
可通过命令、Shell 脚本或手动调用 Claude Code 使用。
命令方式：
/project:gan-build "Build a project management app with Kanban boards, team collaboration, and dark mode"
可指定参数：--max-iterations 10 --pass-threshold 7.5。前端设计模式：/project:gan-design "Create a landing page..."。
Shell 脚本方式：
GAN_MAX_ITERATIONS=10 GAN_PASS_THRESHOLD=7.5 GAN_EVAL_CRITERIA="functionality,performance,security" ./scripts/gan-harness.sh "Build a REST API for task management"
手动方式： 分步调用规划、生成、评估流程，重复直到达到通过阈值。
环境变量配置： GAN_MAX_ITERATIONS（默认 15）、GAN_PASS_THRESHOLD（默认 7.0）、GAN_PLANNER_MODEL/GAN_GENERATOR_MODEL/GAN_EVALUATOR_MODEL（默认 sonnet）、GAN_EVAL_CRITERIA（默认 design,originality,craft,functionality）、GAN_DEV_SERVER_PORT（默认 3000）、GAN_DEV_SERVER_CMD（默认 npm run dev）、GAN_PROJECT_DIR（默认 .）、GAN_SKIP_PLANNER（默认 false）、GAN_EVAL_MODE（默认 playwright，可选 screenshot 或 code-only）。
适用场景
- 从一句话提示构建完整应用
- 需要高视觉质量的前端设计任务
- 需要可用功能而非仅代码的全栈项目
- 无法接受"AI 味"审美输出的任务
- 愿意投入 50-200 美元换取生产级质量的项目
限制
- 不适用于快速单文件修复（应使用标准
claude -p） - 不适用于预算紧张（低于 10 美元）的任务
- 不适用于简单重构（应使用 de-sloppify 模式）
- 不适用于已明确规范且有测试的任务（应使用 TDD 工作流）
- 根据 Anthropic 公布的结果，相比单智能体，时间增加 12-18 倍（20 分钟至 4-6 小时），成本增加 14-22 倍（9 美元至 125-200 美元）
反模式
需避免：评估者过于宽松、生成者忽略反馈、无限循环（应设置 GAN_MAX_ITERATIONS）、评估者仅表面测试、评估者评价自己的修复、上下文耗尽。