ループスキル

目標ファイル(理想的な終了状態の説明)によって駆動される自動改善ループを実行します。

アーキテクチャ

You write: goal.md  (システムが何をすべきか — タスクリストではない)
                ↓
PRE (決定論的):
  pre_flight       — 目標が存在し、ブロッカーがない
  hydrate_context  — git log + status
  parse_todo       — 目標ファイルから未チェック項目を抽出
                ↓
LLM コア:
  Supervisor       — 1〜4 つのタスクを計画(出力: JSON タスク配列)
  Workers          — すべてのタスクを並列実行
                ↓
POST (決定論的 + 条件付き LLM):
  syntax_check     — 変更されたすべてのファイルを検証
  fix_syntax       — [LLM] 失敗を修正する1回の試行
  test_sample      — CLAUDE.md から verify_cmd を実行
  mid-iter fix     — [LLM] テスト失敗時 → 修正 → 再テスト(Stripe パターン)
  commit_changes   — すべてのワーカー出力をコミット
                ↓
決定論的な収束チェック:
  - 残りの未チェック項目 = 0 → 収束
  - 最大反復回数に達した     → 終了
  - スタック(N × コミットなし) → 終了
                ↓
収束または最大反復回数に達するまで繰り返し

作成するもの(goal.md)

# Goal: Improve orchestrator loop mode

## Requirements
- Oracle rejection re-queues task with rejection reason as context
- Worker context budget warning auto-injected at 80%
- Workers get AGENTS.md prepended automatically

## Success criteria
- python -m py_compile server.py passes
- Existing features unaffected

スーパーバイザーがタスク分解を行います — あなたではなく。

使用方法

/loop goal.md                                # ループを開始(sonnet、最大10反復、4並列ワーカー)
/loop goal.md --model haiku                  # より安価で高速なスーパーバイザー+ワーカー
/loop goal.md --max-iter 3                   # テスト用の短いラン
/loop goal.md --max-workers 2                # 並列ワーカーを制限
/loop goal.md --max-consecutive-failures 5  # 5回連続ワーカー失敗後に停止(デフォルト: 3)
/loop --status                               # 現在のループの進行状況を確認
/loop --stop                                 # 現在の反復後にループを停止
/loop --dry-run goal.md                      # 実行せずにプレビュー
/loop --resume goal.md                       # 中断されたループを再開

収束後

/commit を実行して、ワーカーからのコミットされていない残りの変更をプッシュします。 /review を実行して、自動変更後もすべての動作アンカーが合格することを確認します。