continuous-agent-loop
品質ゲート・評価・回復制御を備えた、継続的な自律エージェントループパターンを実現します。タスクの完了品質を自動で検証しながらループを継続し、問題発生時には自律的に回復処理を行います。
description の原文を見る
具有质量门、评估和恢复控制的连续自主代理循环模式。
SKILL.md 本文
継続的エージェントループ
これは v1.8+ の標準ループスキル名です。autonomous-loops に代わるものであり、公開バージョンの互換性を維持しています。
ループ選択フロー
Start
|
+-- 厳密な CI/PR 制御が必要か? -- yes --> continuous-pr
|
+-- RFC 分解が必要か? -- yes --> rfc-dag
|
+-- 探索的な並列生成が必要か? -- yes --> infinite
|
+-- default --> sequential
組み合わせパターン
推奨される本番スタック:
- RFC 分解 (
ralphinho-rfc-pipeline) - 品質ゲート (
plankton-code-quality+/quality-gate) - 評価ループ (
eval-harness) - セッション永続化 (
nanoclaw-repl)
故障モード
- ループが空転し、測定可能な進捗がない
- 同じ根本原因により繰り返しリトライ
- マージキューの停滞
- 無制限のエスカレーションによるコストドリフト
リカバリー
- ループをフリーズ
/harness-auditを実行- 失敗ユニットにスコープを縮小
- 明確な受け入れ基準で再生
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- affaan-m
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。