用途：把生产环境的相似度函数作为可调用技能暴露出来，供智能体判断应分叉已有 harness 还是新建脚手架、给候选模板排序、对比不同团队产出的 harness 以发现重复工作，以及为 ADR-151 §3.2 Recommender 生成置信度数值。
算法（ADR-152）：overall = 0.60·cosine + 0.25·categorical + 0.15·jaccard。cosine 基于归一化 scorecard 与 genome 维度构成的 9 维数值向量；categorical 为 4 个枚举字段（repo_type、archetype、template、recommendedMode）的匹配比例；jaccard 为 agent_topology[] 数组的 |A∩B|/|A∪B|。三组件设计是必要的，单用数值 cosine 过于粗糙。
用法： 文件输入：npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json 记忆输入：npx ruflo metaharness similarity --a-key harness-X --b-key harness-Y 逐维分解：npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json --per-dimension 相似度过低告警：npx ruflo metaharness similarity --a a.json --b b.json --alert-below 0.5
实现与约束：生产模块为 scripts/_similarity.mjs，CLI 技能为 scripts/similarity.mjs，MCP 工具为 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__metaharness_similarity。按 ADR-150 继承可移除、可选依赖、优雅降级（畸形输入返回 { degraded: true, reason } 并以退出码 2 结束，不抛异常）和 CI 门禁（smoke 步骤 17y 锁定契约）。参考不变量：similarity(X, X) === 1；similarity(LEGAL, DEVOPS) < similarity(LEGAL, SUPPORT)。其他平台、价格与效果信息暂未提供。