MedHarness

Harness Engineering for Medical AI Coding

一套面向医疗数据 SaaS / 数据中台公司的开源 AI Coding 落地体系。
HIPAA + PIPL + 数据安全法 + 健康医疗数据安全指南全部合规。
6 个月从"零散个人用 AI 编辑器"到"企业级、可审计、可演进"。

适合谁

你是	MedHarness 给你
10-50 人医疗数据 SaaS 技术负责人	6 个月落地的完整 SOP + 合规闸门
互联网医院技术团队	速度 / 合规双满足的 12+5 步双通道
医院信息部 AI 化项目	完整培训方法论 + 90 天督导
药企 CRO 数字化部	AUDIT_BUNDLE 哈希链 + 6 年 WORM

不适合谁：通用 SaaS（用 spec-kit）、医疗器械 SaMD（用 IEC 62304 工具链）、个人爱好者（项目过重）。

5 分钟上手

# 1. clone
git clone https://github.com/charliehzm/medharness.git
cd medharness

# 2. install
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 3. customize (interactive wizard)
python tools/customize.py
# 会问：公司名 / 行业子类 / 模型偏好 / 部署环境

# 4. dry-run end-to-end（跑通示例 change）
bash dryrun_e2e_v2.sh

# 输出：
# ✅ Step 0-12 全部通过
# ✅ AUDIT_BUNDLE.tar.gz 已生成（含哈希链）
# ✅ 5 分钟内你拥有了一个完整的合规 AI Coding 工作流

6 层架构

L6 治理层   技术委员会(双周) │ 合规委员会(月度) │ Skill Owner 制
─────────────────────────────────────────────────────────────────
L5 合规层   数据分级 │ PHI 脱敏 │ 模型可用性矩阵 │ 注入防护 │ 审计血缘
           ↑↓ 横切，所有动作必经
─────────────────────────────────────────────────────────────────
L4 SOP 层   12 步主通道 + 5 步 micro 通道（速度 / 合规双轨）
─────────────────────────────────────────────────────────────────
L3 Skill 层 23 Skill：合规 5 / 通用 16 / 别名 2
─────────────────────────────────────────────────────────────────
L2 Harness  Orchestrator + 6 Sub-agent │ Tiered Memory │ 9 Hook │ 8 MCP
─────────────────────────────────────────────────────────────────
L1 模型层   编码 / Review / 架构 / 医学长文 / 脱敏小模型 + 合规独立模型

详见 docs/architecture/。

与开源生态的关系

我们用什么	我们加什么
microsoft/presidio	中文医疗 recognizer + 31 fields.yml + 上下文规则
Fission-AI/OpenSpec	12 步 + 5 步双通道 SOP
github/spec-kit	verify / compliance gate / audit freeze 扩展
anthropics/skills	医疗专属 21+2 Skill
modelcontextprotocol/servers	8 件医疗合规专属 MCP

我们独有（核心 IP）：

异构性强制 Compliance-Agent（厂商家族 + 完整 model_id 双校验）
AUDIT_BUNDLE 哈希链 + 6 年 WORM + 配对销毁 KMS
12+5 双通道 SOP
90 天督导 + 主理人接棒培训方法论
PIPL + 健康医疗数据安全指南本土化合规层

详见 docs/architecture/dependency-graph.md。

12 步 SOP

Step 0   合规预检         ← 数据分级 + 模型 allowlist
Step 1-3 PRD / TDD / OpenSpec ← 业务诉求 → spec
Step 4-5 Task / Mock 数据  ← 拆解 + 合成测试数据
Step 6   实现             ← PHI 任务强制 phi-desensitize 前置
Step 7   Verify           ← 一次通过率必 ≥ 75%
Step 8   Review + Debug   ← Reviewer-Agent 异构模型
Step 9   Mocking 测试     ← 联调
Step 10  合规 Gate        ← Compliance-Agent 异构 + 阻断
Step 11  合规整改         ← 仅 Step 10 有整改时
Step 12  审计冻结归档     ← AUDIT_BUNDLE 哈希链上链

5 步 micro 通道（< 2 文件 / 仅文档 / 测试加固 / 配置）：见研发交付SOP-v2.2-micro.md。

社区版 vs 商业版

能力	社区版（Apache 2.0）	商业版（Proprietary）
6 层架构骨架	✅	✅
23 Skill + 6 Sub-agent	✅	✅
8 MCP server（v2 实现）	✅	✅
Hook 脚本（warn 默认）	✅	✅ + block + 报警
31 fields.yml	✅ 通用	✅ + 客户化字段
训练好的中文医疗 phi-detector	❌	✅
托管 MCP 集群（KMS / WORM）	❌	✅
Dashboard SaaS	❌	✅
24x7 合规事件 SLA	❌	✅
1 对 1 督导 / 现场培训	❌	✅

详见 docs/community-vs-commercial.md。

路线图（12 个月）

M1-M3 (Q1)  MVP + Presidio 集成 + 早期用户接入
M4-M6 (Q2)  MCP 真集成 + 培训开源 + 商业版 + v1.0
M7-M9 (Q3)  国际化 + 标准化 + 大客户案例
M10-M12 (Q4) 商业完整 + 团队扩张 + v2.0

详见 docs/roadmap.md。

红线（任何 PR 必读）

L4 PHI 永不裸入 prompt — 含原始患者标识必须先经 phi-desensitize
模型按 allowlist 路由 — 不允许直连境外公共 API
审计全量记录 — 每次 tool / 模型 / Skill 调用必落 mcp-audit-log
测试数据合规 — 禁止生产采样脱敏，强制走 test-data-generation 合成
绕过 Hook = 合规违规 — 关 Hook 需双委员会签字

社区 / 联系

渠道	用途	SLA
GitHub Discussions	提问 / 想法 / 案例分享（已开 5 主题 thread）	24h 内首次回复
GitHub Issues	bug / feature / case study	同上
GitHub Security Advisory	PHI 泄漏 / 合规漏洞私密披露（勿在 public issue 提）	2h（高敏）
微信：`supernera`（maintainer 直联）	个人沟通 / 早期客户接洽 / 行为准则上报	工作日 24h

推荐先开 Discussion：可被搜索 + 后来者受益。私聊适合早期客户 / 合规深聊。

贡献 / 安全 / License

贡献：CONTRIBUTING.md
行为准则：CODE_OF_CONDUCT.md
安全漏洞披露：SECURITY.md （勿在 public issue 提交合规 / 安全漏洞）
代码 License：Apache 2.0
文档 License：CC BY-SA 4.0

License 永久承诺：已发布的社区版组件，license 永久 Apache 2.0 / CC BY-SA 4.0。
不会效仿 MongoDB / Elastic 改 SSPL / BSL。

引用 / Cite

@software{medharness2026,
  title  = {MedHarness: Harness Engineering for Medical AI Coding},
  author = {MedHarness Maintainers},
  year   = {2026},
  url    = {https://github.com/charliehzm/medharness},
  license = {Apache-2.0}
}

一句话愿景

5 年后，所有想用 AI Coding 的医疗数据 SaaS 公司，第一周必须先 fork MedHarness。