Add comprehensive s20 harness chapter

Author: Gui-Yue

README-ja.md

@@ -106,7 +106,7 @@ Claude Code = 一つの agent loop
 
 これがすべてだ。これが全アーキテクチャ。すべてのコンポーネントは Harness メカニズム -- Agent が住む世界の一部。Agent そのものは？ Claude だ。モデル。Anthropic が人類の推論とコードの全幅で訓練した。Harness が Claude を賢くしたのではない。Claude は元々賢い。Harness が Claude に手と目とワークスペースを与えた。
 
-これが Claude Code が理想的な教材である理由だ：**モデルを信頼し、工学的努力を Harness に集中させるとどうなるかを示している。** このリポジトリの各セッション（s01-s19）は Claude Code アーキテクチャから一つの Harness メカニズムをリバースエンジニアリングする。終了時には、Claude Code の仕組みだけでなく、あらゆるドメインのあらゆる Agent に適用される Harness 工学の普遍的原則を理解している。
+これが Claude Code が理想的な教材である理由だ：**モデルを信頼し、工学的努力を Harness に集中させるとどうなるかを示している。** このリポジトリの各セッション（s01-s20）は Claude Code アーキテクチャの Harness メカニズムを段階的に分解し、最後に組み直す。終了時には、Claude Code の仕組みだけでなく、あらゆるドメインのあらゆる Agent に適用される Harness 工学の普遍的原則を理解している。
 
 教訓は「Claude Code をコピーせよ」ではない。教訓は：**最高の Agent プロダクトは、自分の仕事が Harness であって Intelligence ではないと理解しているエンジニアが作る。**
 
@@ -159,7 +159,7 @@ Claude Code = 一つの agent loop
     Agent を特定ドメインで効果的にする Harness -- の作り方を教える。
 ```
 
-**19 の段階的セッション、シンプルなループから外付けプラグインまで。**
+**20 の段階的セッション、シンプルなループから完全な Harness まで。**
 **各セッションは 1 つの Harness メカニズムを追加する。各メカニズムには 1 つのモットーがある。**
 
 > **s01**   *"One loop & Bash is all you need"* — 1つのツール + 1つのループ = エージェント
@@ -199,6 +199,8 @@ Claude Code = 一つの agent loop
 > **s18**   *"各自のディレクトリで作業し、互いに干渉しない"* — タスクは目標を管理、worktree はディレクトリを管理、IDで紐付け
 >
 > **s19**   *"能力不足？ MCP でプラグイン"* — マルチトランスポート、チャネルルーティング、ツールプール統合
+>
+> **s20**   *"仕組みは多く、ループは一つ"* — すべての仕組みを 1 つの Harness に戻す
 
 ---
 
@@ -253,8 +255,8 @@ pip install -r requirements.txt
 cp .env.example .env   # .env を編集して ANTHROPIC_API_KEY を入力
 
 python s01_agent_loop/code.py        # ここから開始 — 1ループ + bash
-python s08_context_compact/code.py    # コンテキスト圧縮（最複雑章）
-python s_full/code.py                 # 総括: 全19メカニズム統合
+python s08_context_compact/code.py    # コンテキスト圧縮（複雑章）
+python s20_comprehensive/code.py      # 終点: 全メカニズムを 1 つのループへ
 ```
 
 ### Web プラットフォーム
@@ -265,7 +267,7 @@ python s_full/code.py                 # 総括: 全19メカニズム統合
 cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 ```
 
-## 5つの段階
+## 6つの段階
 
 | 段階 | セッション | 構築するもの |
 |---|---|---|
@@ -274,6 +276,7 @@ cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 | **知識と回復力** | `s09-s11` | memory → prompt assembly → error recovery |
 | **永続的作業** | `s12-s14` | task graph → background → cron |
 | **マルチエージェント基盤** | `s15-s19` | teams → protocols → autonomy → worktree → MCP |
+| **完全な Harness** | `s20` | すべての仕組みを agent loop に統合 |
 
 ## 全セッション
 
@@ -298,6 +301,7 @@ cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 | [s17](./s17_autonomous_agents/) | Autonomous Agents | アイドルサイクル / 自動クレーム |
 | [s18](./s18_worktree_isolation/) | Worktree Isolation | `WorktreeRecord` / タスク-ディレクトリ紐付け |
 | [s19](./s19_mcp_plugin/) | MCP Plugin | マルチトランスポート / チャネルルーティング / ツールプール統合 |
+| [s20](./s20_comprehensive/) | Comprehensive Agent | すべての仕組みを 1 つのループへ |
 | [s_full](./s_full/) | 総括 | s01-s19 全メカニズム統合 |
 
 ## プロジェクト構成
@@ -313,23 +317,18 @@ learn-claude-code/
   s02_tool_use/
   ...
   s19_mcp_plugin/
-  s_full/                  # 総括
+  s20_comprehensive/       # 終点セッション
+  s_full/                  # 旧総括
   agents/                  # フラットコピー、python agents/sXX.py でクイック実行
   skills/                  # s07 で使用するスキルファイル
   docs/                    # 旧バージョン（アーカイブ）
   web/                     # Web 学習プラットフォーム
   tests/
-
----
-<!-- OLD CONTENT REMOVED -->
 ```
-<!-- The old sections above are replaced -->
-
-## 次のステップ -- 理解から出荷へ
 
 ## 次のステップ -- 理解から出荷へ
 
-19 セッションを終えれば、Harness 工学の内部構造を完全に理解している。その知識を活かす 2 つの方法:
+20 セッションを終えれば、Harness 工学の内部構造を完全に理解している。その知識を活かす 2 つの方法:
 
 ### Kode Agent CLI -- オープンソース Coding Agent CLI
 

README-zh.md

@@ -106,7 +106,7 @@ Claude Code = 一个 agent loop
 
 就这些。这就是全部架构。每一个组件都是 harness 机制 -- 为 agent 构建的栖居世界的一部分。Agent 本身呢？是 Claude。一个模型。由 Anthropic 在人类推理和代码的全部广度上训练而成。Harness 没有让 Claude 变聪明。Claude 本来就聪明。Harness 给了 Claude 双手、双眼和一个工作空间。
 
-这就是 Claude Code 作为教学标本的意义：**它展示了当你信任模型、把工程精力集中在 harness 上时会发生什么。** 本仓库的每一个课程（s01-s19）都在逆向工程 Claude Code 架构中的一个 harness 机制。学完之后，你理解的不只是 Claude Code 怎么工作，而是适用于任何领域、任何 agent 的 harness 工程通用原则。
+这就是 Claude Code 作为教学标本的意义：**它展示了当你信任模型、把工程精力集中在 harness 上时会发生什么。** 本仓库的课程（s01-s20）逐步拆解并重组 Claude Code 架构中的 harness 机制。学完之后，你理解的不只是 Claude Code 怎么工作，而是适用于任何领域、任何 agent 的 harness 工程通用原则。
 
 启示不是 "复制 Claude Code"。启示是：**最好的 agent 产品，出自那些明白自己的工作是 harness 而非 intelligence 的工程师之手。**
 
@@ -159,7 +159,7 @@ Claude Code = 一个 agent loop
     让 agent 在特定领域高效工作的 harness。
 ```
 
-**19 个递进式课程, 从简单循环到外接插件。**
+**20 个递进式课程, 从简单循环到完整 Harness。**
 **每个课程添加一个 harness 机制。每个机制有一句格言。**
 
 > **s01**   *"One loop & Bash is all you need"* — 一个工具 + 一个循环 = 一个 Agent
@@ -199,6 +199,8 @@ Claude Code = 一个 agent loop
 > **s18**   *"各干各的目录, 互不干扰"* — 任务管目标, worktree 管目录, 按 ID 绑定
 >
 > **s19**   *"能力不够? 插上 MCP"* — 多传输、通道路由、工具池合并
+>
+> **s20**   *"机制很多，循环一个"* — 前面所有机制回到一个完整 harness
 
 ---
 
@@ -253,8 +255,8 @@ pip install -r requirements.txt
 cp .env.example .env   # 编辑 .env 填入你的 ANTHROPIC_API_KEY
 
 python s01_agent_loop/code.py        # 起点 — 一个循环 + bash
-python s08_context_compact/code.py    # 上下文压缩（最复杂章）
-python s_full/code.py                 # 总纲: 全部 19 个机制合一
+python s08_context_compact/code.py    # 上下文压缩（复杂章）
+python s20_comprehensive/code.py      # 终点章: 全部机制归到一个循环
 ```
 
 ### Web 平台
@@ -265,7 +267,7 @@ python s_full/code.py                 # 总纲: 全部 19 个机制合一
 cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 ```
 
-## 五个阶段
+## 六个阶段
 
 | 阶段 | 章节 | 你在构建什么 |
 |---|---|---|
@@ -274,6 +276,7 @@ cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 | **知识与韧性** | `s09-s11` | memory → prompt assembly → error recovery |
 | **持久化工作** | `s12-s14` | task graph → background → cron |
 | **多 Agent 平台** | `s15-s19` | teams → protocols → autonomy → worktree → MCP |
+| **完整 Harness** | `s20` | 全部机制归到一个 agent loop |
 
 ## 全部章节
 
@@ -298,6 +301,7 @@ cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000
 | [s17](./s17_autonomous_agents/) | Autonomous Agents | 空闲循环 / 自动认领 |
 | [s18](./s18_worktree_isolation/) | Worktree Isolation | `WorktreeRecord` / 任务-目录绑定 |
 | [s19](./s19_mcp_plugin/) | MCP Plugin | 多传输 / 通道路由 / 工具池合并 |
+| [s20](./s20_comprehensive/) | Comprehensive Agent | 全部机制归到一个循环 |
 | [s_full](./s_full/) | 总纲 | s01-s19 全部机制合并 |
 
 ## 项目结构
@@ -313,16 +317,18 @@ learn-claude-code/
   s02_tool_use/
   ...
   s19_mcp_plugin/
-  s_full/                  # 总纲
+  s20_comprehensive/       # 终点章
+  s_full/                  # 旧总纲
   agents/                  # 扁平副本，方便 python agents/sXX.py 快速运行
   skills/                  # s07 使用的 skill 文件
   docs/                    # 旧版线上文档（已归档）
   web/                     # Web 教学平台
   tests/
+```
 
 ## 学完之后 -- 从理解到落地
 
-19 个课程走完, 你已经从内到外理解了 harness 工程的运作原理。两种方式把知识变成产品:
+20 个课程走完, 你已经从内到外理解了 harness 工程的运作原理。两种方式把知识变成产品:
 
 ### Kode Agent CLI -- 开源 Coding Agent CLI
 

README.md

@@ -159,7 +159,7 @@ Every lesson layers one harness mechanism on top of this loop -- the loop itself
 
 ---
 
-## 19 Progressive Lessons
+## 20 Progressive Lessons
 
 **Each lesson adds one harness mechanism. Each mechanism has a motto.**
 
@@ -200,10 +200,12 @@ Every lesson layers one harness mechanism on top of this loop -- the loop itself
 > **s18**   *"Each works in its own directory, no interference"* — tasks own goals, worktrees own directories, bound by ID
 >
 > **s19**   *"Not enough capability? Plug in more via MCP"* — multi-transport, channel routing, tool pool merging
+>
+> **s20**   *"Many mechanisms, one loop"* — all previous mechanisms return to one complete harness
 
 ---
 
-## Five Stages
+## Six Stages
 
 | Stage | Chapters | What you are building |
 |---|---|---|
@@ -212,6 +214,7 @@ Every lesson layers one harness mechanism on top of this loop -- the loop itself
 | **Knowledge and resilience** | `s09-s11` | memory → prompt assembly → error recovery |
 | **Durable work** | `s12-s14` | task graph → background execution → scheduled triggers |
 | **Multi-agent platform** | `s15-s19` | teams → protocols → autonomy → worktree isolation → MCP |
+| **Complete harness** | `s20` | full agent loop with all mechanisms assembled |
 
 ---
 
@@ -238,6 +241,7 @@ Every lesson layers one harness mechanism on top of this loop -- the loop itself
 | [s17](./s17_autonomous_agents/) | Autonomous Agents | idle cycle / auto-claim / self-organization |
 | [s18](./s18_worktree_isolation/) | Worktree Isolation | `WorktreeRecord` / task-directory binding |
 | [s19](./s19_mcp_plugin/) | MCP Plugin | multi-transport / channel routing / tool pool merge |
+| [s20](./s20_comprehensive/) | Comprehensive Agent | all mechanisms around one loop |
 | [s_full](./s_full/) | Capstone | all mechanisms from s01-s19 merged |
 
 ---
@@ -257,7 +261,7 @@ s08_context_compact/
 
 Read the `README.md` for the core idea and work through the code. Complex chapters have `<details>` folds for deep dives -- open them when you want to go deeper. Simple chapters have 0-1 diagrams, complex chapters have more.
 
-Read from s01 through s19 in order. Each chapter assumes you've read the previous ones and ends with a hook into the next.
+Read from s01 through s20 in order. Each chapter assumes you've read the previous ones and ends with a hook into the next.
 
 ---
 
@@ -271,7 +275,7 @@ cp .env.example .env   # configure ANTHROPIC_API_KEY
 
 python s01_agent_loop/code.py        # Start here -- one loop + bash
 python s08_context_compact/code.py   # Context compaction (complex)
-python s_full/code.py                # Capstone: all mechanisms
+python s20_comprehensive/code.py     # Endpoint: all mechanisms in one loop
 ```
 
 ---
@@ -289,7 +293,8 @@ learn-claude-code/
   s02_tool_use/
   ...
   s19_mcp_plugin/
-  s_full/                  # capstone
+  s20_comprehensive/       # endpoint chapter
+  s_full/                  # legacy capstone
   agents/                  # flat copies for quick python agents/sXX.py
   skills/                  # skill files used by s07
   docs/                    # legacy online docs (archived)
@@ -301,7 +306,7 @@ learn-claude-code/
 
 ## What's Next
 
-After 19 lessons, you understand harness engineering from the inside out. Two paths to turn that knowledge into product:
+After 20 lessons, you understand harness engineering from the inside out. Two paths to turn that knowledge into product:
 
 ### Kode Agent CLI -- Open-Source Coding Agent CLI