# Instrucciones para el agente: LongHorizon-Harness: retoma tareas largas con estado verificado

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/AMAP-ML/LongHorizon-Harness (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/longhorizon-harness

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

### Paso 1: instala e inicializa

Comprueba que uv está disponible y que Codex puede abrir una sesión desde la terminal. El arnés necesita Python ≥3.10, gestionado por `uv tool install`. En Windows, realiza esta ruta dentro de WSL2, con Codex instalado allí; macOS es la plataforma probada.

```bash
uv tool install lh-harness
```

Desde el proyecto de ensayo:

```bash
lh-harness init
lh-harness doctor
```

### Paso 2: prueba con Codex

Con el backend preparado, el README muestra:

```bash
TASK="Inspecciona el directorio actual y resume sus archivos."
lh-harness run --task "${TASK}" --agent codex
```

### Paso 3: inspecciona

Para abrir el espacio de trabajo:

```bash
lh-harness web --workspace-root .
```

## Comprobación

Confirma que hay un resultado comprobado y un recorrido visible de la ejecución. Prueba la recuperación solo después de entender dónde conserva el estado y qué acciones repite.

## Si algo falla

Si doctor detecta un backend ausente, resuelve su instalación y acceso primero. Si falla computer use, revisa el plugin correspondiente sin sustituirlo por otro backend a ciegas.

Consulta el [README oficial](https://github.com/AMAP-ML/LongHorizon-Harness#readme) para el procedimiento completo y los cambios de versión.