Was macht agentic-loop?
Codex skill for running approved implementation plans through bounded implement-review-repair-verify loops with project-local bootstrap and traceability.
Codex-Fähigkeit zur Durchführung genehmigter Implementierungspläne mittels begrenzter Implementierungs-, Überprüfungs-, Reparatur- und Verifizierungsschleifen mit projektlokaler Bootstrap und Nachverfolgbarkeit.
Die Fähigkeit 'echo-ae/agentic-loop' ist speziell für Codex konzipiert und ermöglicht es, genehmigte Implementierungspläne in einem strukturierten, sich wiederholenden Prozess umzusetzen. Der Kern besteht aus einem begrenzten Zyklus aus Implementierung, Überprüfung, Reparatur und Verifizierung (Implement-Review-Repair-Verify-Loop). Dies stellt sicher, dass die Implementierung kontrolliert und fehlerresistent abläuft, indem jede Iteration die Ergebnisse validiert und bei Bedarf korrigiert. Die Fähigkeit integriert projektlokale Bootstrap-Mechanismen, sodass sie ohne externe Abhängigkeiten im Projektverzeichnis initialisiert werden kann. Zudem bietet sie eine vollständige Nachverfolgbarkeit aller Schritte, was für Entwickler und Teams wichtig ist, die Transparenz und Auditierbarkeit über den gesamten Implementierungsprozess hinweg benötigen. Typische Anwendungsfälle sind die automatisierte Umsetzung von Feature-Plänen oder Bugfixes, bei denen Qualitätssicherung und Wiederholbarkeit entscheidend sind. Durch die Begrenzung der Schleifen wird eine Endlosschleife verhindert, und das System bricht ab, wenn die Verifikation nicht innerhalb der vorgegebenen Zyklen erfolgreich ist. Dies macht die Fähigkeit ideal für CI/CD-Pipelines oder agentengestützte Entwicklungsassistenz.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.