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C

continuous-agent-loop

by @affaan-mv
4.4(20)

品質保証された連続自律エージェントループパターンの設計と実装に特化し、AIシステムが継続的に学習、反復、最適化を行い、性能と信頼性を向上させることを保証します。

ai-agent-loopautonomous-agentsreinforcement-learningagent-orchestrationGitHub
インストール方法
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill continuous-agent-loop
compare_arrows

Before / After 効果比較

1 组
使用前

AIエージェントは長時間の運用中に性能低下や行動の逸脱を示す可能性があり、効果的な監視および自己修正メカニズムが不足しています。

使用後

継続的自律型エージェントループモデルを導入し、品質ゲート、評価、フィードバックメカニズムを統合することで、AIエージェントの長期的な安定かつ効率的な運用を確保します。

SKILL.md

Continuous Agent Loop

This is the v1.8+ canonical loop skill name. It supersedes autonomous-loops while keeping compatibility for one release.

Loop Selection Flow

Start
  |
  +-- Need strict CI/PR control? -- yes --> continuous-pr
  |                                    
  +-- Need RFC decomposition? -- yes --> rfc-dag
  |
  +-- Need exploratory parallel generation? -- yes --> infinite
  |
  +-- default --> sequential

Combined Pattern

Recommended production stack:

  1. RFC decomposition (ralphinho-rfc-pipeline)
  2. quality gates (plankton-code-quality + /quality-gate)
  3. eval loop (eval-harness)
  4. session persistence (nanoclaw-repl)

Failure Modes

  • loop churn without measurable progress
  • repeated retries with same root cause
  • merge queue stalls
  • cost drift from unbounded escalation

Recovery

  • freeze loop
  • run /harness-audit
  • reduce scope to failing unit
  • replay with explicit acceptance criteria

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効果
使いやすさ
ドキュメント
互換性

レビューなし

統計データ

インストール数4.0K
評価4.4 / 5.0
バージョン
更新日2026年5月23日
比較事例1 件

ユーザー評価

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対応プラットフォーム

🔧Claude Code
🔧OpenClaw
🔧OpenCode
🔧Codex
🔧Gemini CLI
🔧GitHub Copilot
🔧Amp
🔧Kimi CLI

タイムライン

作成2026年3月16日
最終更新2026年5月23日