用途：Harness（/harness）面向需要搭建多智能体协作团队的项目，根据用户的项目愿景、领域需求与技术栈，批量设计专门的智能体角色（Persona）及其技能结构，并在项目目录下自动生成骨架；也可分析已有智能体与技能配置，补齐或重构。
主要能力：1）诊断项目根目录已有的 AGENTS.md 或 .agents/ 结构；2）做差距分析，推导需新增的角色与技能；3）生成或更新以下结构：根目录 /AGENTS.md（含 Change History 变更记录）、.agents/agents/<AgentName>.md（含 YAML Frontmatter：name、role、description）、.agents/agents/<agent_name>/agent.json（Antigravity CLI 扁平 JSON 规格，含 name、description、system_prompt、enable_write_tools、enable_mcp_tools、enable_subagent_tools）、.agents/skills/<skill-folder>/SKILL.md（kebab-case 命名，含 Frontmatter 的 name、description、allowed-tools，正文含 When to use、Instructions、Workflow 三个必备标题）；4）规划编排架构，从 Pipeline、Fan-out/Fan-in、Expert Pool、Producer-Reviewer、Supervisor、Hierarchical Delegation 六种模式中选择；5）按用户熟练度分初/中/高三档调整复杂度；6）构建 orchestrator 编排技能，约定通过 define_subagent、invoke_subagent、send_message 协作，消息采用 JSON 负载（sender、action、target_artifact、content、metadata）；7）要求中间产物统一写入项目根目录下的 _workspace/。
使用方式：调用该技能后，流程为域分析、架构设计、智能体配置、技能配置、编排技能配置、审查与测试六步；完成时需读取各 agent.json 并实际调用 define_subagent 注册，测试 invoke_subagent 与 send_message 协作，最后输出结构与技能说明，并给出在 Antigravity CLI 中以自然语言指令启动的对话示例。实施中不要求事先撰写 implementation_plan.md，而是直接分析并执行。
适用场景：新项目启动时搭建多智能体团队；按领域（如测试自动化、数据分析流水线）定制智能体与技能；审查、补全或重构既有智能体团队；替代手工创建目录与 SKILL.md 的重复劳动。
限制：依赖 Antigravity CLI 运行时与其工具规格；资料未提供收费、价格、平台支持范围等信息，暂未提供。