SmartHarness 开源：用任务树调度让本地小模型更可靠地完成多步任务

BeatLink 在 GitHub 发布 SmartHarness，一个让本地小模型在长多步推理任务上更可靠的开源 harness。它把每个请求拆成任务树，每次调用只给模型一个窄目标，配合本地 SQLite 知识库和后台研究 worker，模型通过 llama-cpp-python 从本地 GGUF 文件运行，不发送任何数据到托管模型。它内置不依赖模型的检查（如引用 URL 必须出现在抓取证据中）、不可信网页内容的指令注入过滤、基于 Qwen3-Embedding-0.6B 的语义召回，以及支持断点续跑的检查点机制；召回基准显示加入语义检索后复述类问题命中率从 0% 升至 100%。项目采用 GPL-3.0 许可证，提供 TUI、GTK 界面和评测命令。