La capa sobre el asistente: por qué tu contexto muere entre IDEs y cómo construir el puente

# .context-harness/config.json
{
  "orchestrator": "mock",
  "context_sources": {
    "error_logs": ["logs/error.log", "logs/app.log"],
    "source_files": ["src/**/*.py", "src/**/*.ts"],
    "recent_diffs": true,
    "max_files": 10
  }
}

# src/shared/collect.py
def collect_context(config: dict) -> dict:
    context = {}
    for log_path in config.get("error_logs", []):
        if os.path.exists(log_path):
            context["errors"] = read_recent_lines(log_path, n=50)
    if config.get("recent_diffs", True):
        context["diff"] = run_command("git diff HEAD~1 --stat")
    context["files"] = collect_files_by_glob(config.get("source_files", []))
    return context

# src/shared/orchestrator.py
class Orchestrator:
    def orchestrate(self, prompt: str, context: dict) -> dict:
        raise NotImplementedError

class MockOrchestrator(Orchestrator):
    """Reglas determinísticas. Zero dependencias. Instantáneo."""
    def orchestrate(self, prompt: str, context: dict) -> dict:
        agent = self._route_by_keywords(prompt)
        bundle = self._filter_context(prompt, context)
        return {"agent": agent, "bundle": bundle, "latency_ms": 0}

class OllamaOrchestrator(Orchestrator):
    """LLM local. El código nunca sale de tu máquina."""
    def orchestrate(self, prompt: str, context: dict) -> dict:
        response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json={
            "model": "llama3.2",
            "prompt": build_orchestration_prompt(prompt, context),
            "stream": False
        })
        return parse_orchestration_response(response.json())

class BedrockOrchestrator(Orchestrator):
    """Cloud. Para equipos que quieren API compartida."""
    def orchestrate(self, prompt: str, context: dict) -> dict:
        client = boto3.client("bedrock-runtime")
        response = client.invoke_model(
            modelId="amazon.nova-lite-v1:0",
            body=json.dumps({"prompt": build_orchestration_prompt(prompt, context)})
        )
        return parse_orchestration_response(response)

def get_orchestrator(config: dict) -> Orchestrator:
    mode = config.get("orchestrator", "mock")
    if mode == "ollama":
        return OllamaOrchestrator()
    elif mode == "bedrock":
        return BedrockOrchestrator()
    return MockOrchestrator()

// .kiro/hooks/context-harness.json
{
  "name": "context-harness-orchestrate",
  "version": "1.0.0",
  "when": {
    "type": "promptSubmit"
  },
  "then": {
    "type": "runCommand",
    "command": "bash integrations/hooks/kiro-orchestrate.sh"
  }
}

// .cursor/hooks.json
{
  "sessionStart": {
    "command": "python3 scripts/harness-cli.py init --assistant cursor"
  }
}

// .cursor/rules/context-harness.mdc
Antes de responder cualquier prompt que contenga `/harness`,
lee el archivo `.context-harness/active-bundle.md`.
Ese bundle contiene el contexto reducido y el handoff de la sesión anterior.

<!-- CLAUDE.md — Claude Code lo lee automáticamente al inicio de cada sesión -->
## Context Harness

Este proyecto usa Context Harness para compartir contexto entre IDEs.
Antes de responder cualquier prompt que contenga `/harness`,
lee `.context-harness/active-bundle.md`.
Ese archivo contiene el contexto reducido y el handoff de la sesión anterior.

# .claude/commands/harness.md — define el comando /harness en Claude Code
Corre: python3 scripts/harness-cli.py orchestrate --assistant claude-code --prompt "$ARGUMENTS"
Luego lee `.context-harness/active-bundle.md` y úsalo como contexto para tu respuesta.

ollama pull llama3.2
# config.json → "orchestrator": "ollama"
python3 scripts/harness-cli.py doctor

# Fallback automático en orchestrator.py
try:
    return self._call_ollama(prompt, context)
except requests.exceptions.ConnectionError:
    return MockOrchestrator().orchestrate(prompt, context)

/harness debug the crash in demo-app/UserList.tsx — API now returns { items: [] }

{
  "sessionId": "sess-001",
  "assistantsUsed": ["kiro"],
  "contextReductionPct": 96,
  "recommendedAgent": "debugger",
  "handoffMessage": "Kiro analizó el error. El problema está en UserList.tsx línea 34: API cambió de array a objeto con key 'items'."
}

/harness fix demo-app/UserList.tsx using the orchestrated bundle — use data?.items

/harness review the fix and refactor UserList.tsx for consistency with the rest of the data layer

{
  "assistantsUsed": ["kiro", "cursor", "claude-code"]
}

# ❌ Esto cuelga el proceso
PROMPT=$(cat)

# ✅ Portable, no bloquea
PROMPT=""
while IFS= read -r -t 1 line; do
    PROMPT="$PROMPT$line\n"
done

tu-proyecto/
└── .context-harness/
    ├── config.json          # globs, orquestador
    ├── session.json         # estado entre sesiones
    └── active-bundle.md     # el bundle que los IDEs leen

src/shared/
    ├── collect.py           # colección de contexto
    ├── config.py            # lectura de config
    └── orchestrator.py      # mock / ollama / bedrock

scripts/
    └── harness-cli.py       # CLI: init, orchestrate, handoff, doctor

integrations/hooks/
    ├── kiro-orchestrate.sh  # hook de Kiro
    ├── cursor-refresh.py    # refresh de bundle para Cursor
    └── claude-code.md       # CLAUDE.md steering + comando /harness

git clone https://github.com/hsaenzG/The-Layer-Above-the-Assistant.git
bash The-Layer-Above-the-Assistant/scripts/install-harness.sh .

python3 scripts/harness-cli.py doctor
# ✅ config.json found
# ✅ Kiro hook installed
# ✅ Cursor rule installed
# ✅ CLAUDE.md steering installed
# ⚠️  Ollama not running (using mock fallback)