continuous-agent-loop

continuous-agent-loop 技能總覽

continuous-agent-loop 的用途

continuous-agent-loop 技能適合建立可重複執行的 agent 工作流程，讓系統持續產生、檢查與修復，直到任務真的完成。當你需要自主迭代、品質關卡、eval，以及在迴圈開始空轉前就能停下來，避免浪費時間或成本時，這個技能最有用。

誰應該安裝它

如果你在編排多步驟的程式工作、接近 CI 的 agent 執行流程，或是需要長時間完成任務而不是一次提示就解決，就適合使用 continuous-agent-loop。對於需要 continuous-agent-loop for Agent Orchestration 的人來說，這個技能特別合適，尤其當工作需要拆解、驗證與復原，而不是單次回答時。

它和其他做法有什麼不同

這個技能不是泛用的「一直重試」提示詞。它先提供一套選擇流程，幫你挑對迴圈類型，再引導你使用包含拆解、品質關卡、eval 迴圈與 session 持續保存的 production 架構。這很重要，因為主要風險不是沒有輸出，而是在沒有可衡量進展的情況下無控制地重複。

如何使用 continuous-agent-loop 技能

安裝並確認正確入口

若要執行 continuous-agent-loop install，先從 repository 路徑加入技能，然後先閱讀 skill 檔案。來源中顯示的安裝指令是：
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill continuous-agent-loop

接著從 skills/continuous-agent-loop/SKILL.md 開始。這個 repo 裡，這就是唯一的來源檔，所以不需要再去追更大的支援目錄結構。

把模糊目標轉成可用輸入

當你的請求包含清楚目標、成功檢查與失敗邊界時，這個技能表現最好。弱提示會說：「把這個改好。」更強的提示會說：「針對這個 endpoint 持續迭代，直到 tests 通過；每次變更保持小幅；如果同一個 assertion 連續失敗兩次就停止，並回報阻塞原因。」這才是 continuous-agent-loop usage 模式真正能執行的輸入。

執行前先閱讀工作流程

最有價值的來源內容是迴圈選擇流程、組合模式、失敗模式與復原步驟。若你正在判斷這個技能是否適合，請按這個順序閱讀。選擇流程會告訴你什麼情況不該使用它；組合模式會告訴你 production 方案長什麼樣；失敗與復原章節則會說明迴圈應該如何停止或重置。

實用的提示詞格式

為了得到最好結果，請明確指定：

• 任務邊界：功能、bug、重構、研究或 CI 復原
• 品質關卡：tests、lint、review 標準或 eval 輸出
• 停止規則：什麼時候凍結迴圈或升級處理
• 復原動作：縮小範圍、重播或稽核

提示詞範例：
“使用 continuous-agent-loop 修正失敗的 auth tests。每次迭代都保持最小變更，完成每輪後執行一次品質關卡；如果同一個失敗出現兩次就停止，並先縮小到失敗的 unit 再重試。”

continuous-agent-loop 技能 FAQ

continuous-agent-loop 只適合自主程式開發嗎？

不是。它的用途比寫程式更廣，但當任務可以用明確關卡檢查時，價值最高。如果你無法定義成功或失敗，這個迴圈就會變弱，也更容易偏移。

什麼時候不該使用它？

當工作已經被嚴格的 CI/PR 流程清楚界定、需要先做 RFC 式拆解，或任務主要是探索性的平行生成時，不要使用 continuous-agent-loop。在這些情況下，選擇流程會指向其他迴圈樣式。

這個技能對初學者友善嗎？

如果你已經知道目標，並且能說出 pass/fail 條件，那它算友善。但它不適合含糊的腦力激盪，因為這個技能預設你能提供操作性限制、驗收標準，以及停止迭代的理由。

它和一般提示詞相比有什麼差別？

一般提示詞通常只要求一個答案。當任務需要重複產出、驗證與復原時，continuous-agent-loop 會更合適。它的優勢是較少猜測、也較少陷入死路反覆重試，但前提是你要提供具體關卡與明確停止條件。

如何改進 continuous-agent-loop 技能

提供更強的驗收標準

提升品質的最大關鍵，是清楚說明「完成」代表什麼。請包含 test 名稱、預期輸出、效能門檻或 review 規則。如果你只要求改進，卻沒有可衡量的終點，迴圈就可能一直產生看起來很有動作、實際卻無法收斂的變更。

及早暴露可能的失敗模式

這個技能明確點出迴圈空轉、因同一個根因反覆重試、merge queue 卡住，以及成本漂移。如果你已經懷疑其中一種狀況，請直接在提示詞裡說明。例如：“假設這可能是 stale caching 問題；如果同一個 test 失敗兩次，就凍結迴圈並稽核 harness。”這會改善 continuous-agent-loop guide 的行為，因為它改變了復原路徑。

從最小失敗單位開始迭代

如果第一次執行失敗，不要擴大範圍。把任務縮到最小失敗單位，再用更精準的提示詞與明確驗收標準重播。這是改善 continuous-agent-loop usage 最實際的方法，也能避免把迴圈變成無止盡升級。

搭配正確的周邊架構

repository 建議的架構很重要：拆解、品質關卡、evals 和 persistence 各自對應不同的失敗點。如果你的環境無法支援這些部分，這個技能的效果就會比較弱；如果可以支援，continuous-agent-loop 對 Agent Orchestration 的可靠度會明顯高於單獨提示詞。