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TheRealClodius/fram-loop

Autonomer Zwei-Agenten-Entwicklungszyklus – Entwickler + Prüfer, phasengesteuert, Güterzug-Modus

Was ist fram-loop?

TheRealClodius/fram-loop ist ein KI-Agenten-Skill, der einen strukturierten, autonomen Zwei-Agenten-Entwicklungszyklus implementiert, bestehend aus einem Builder (Entwickler) und einem Reviewer (Prüfer). Der Skill ist konzipiert für Entwickler, die repetitive Programmieraufgaben effizient automatisieren möchten, und unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex. Der Kern des Systems ist ein phasengesteuerter Workflow, bei dem der Builder Code generiert, der Reviewer die Ausgabe prüft und bei Erfolg einen „Gate-Pass“ gewährt, andernfalls einen detaillierten Fehlerbericht erstellt. Der einzigartige „Güterzug“-Modus ermöglicht eine kontinuierliche Verarbeitung mehrerer Aufgaben aus einer Prioritätenwarteschlange, ohne menschliche Unterbrechungen, was die Produktivität bei Aufgaben wie Refactoring, Feature-Implementierung und Testlog-Generierung massiv steigert. Der Skill liest Aufgaben aus einer Statusdatei (kann auf den Benutzer zeigen oder über einen Event-Manager laufen), kommuniziert über `state.md` und verwendet eine Git-strategische Git-Handhabung (kein direktes `git add`/`git commit`, sondern `save_work` als Fallback).

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add TheRealClodius/fram-loop

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Dokumentation

Was macht fram-loop?

Autonomer Zwei-Agenten-Entwicklungszyklus – Entwickler + Prüfer, phasengesteuert, Güterzug-Modus

Überblick

fram-loop implementiert einen autonomen, sich wiederholenden Entwicklungszyklus, bei dem zwei KI-Agenten (Builder und Reviewer) zusammenarbeiten, um Entwicklungsaufgaben ohne menschliches Eingreifen durchzuführen. Er liest Aufgaben aus einer Statusdatei (state.md), generiert und überprüft Codeänderungen und schreitet durch einen phasengesteuerten Workflow fort.

Funktionen

  • Zwei-Agenten-Architektur: Builder generiert Code; Reviewer validiert die Ausgabe.
  • Phasengesteuerter Workflow: Jeder Schritt durchläuft Genehmigungs-Gates, bevor er fortfährt.
  • Güterzug-Modus: Verarbeitet Aufgaben aus einer Prioritätenwarteschlange ohne menschliche Unterbrechungen.
  • Statusbasiert: Verwendet state.md für Aufgaben-Tracking und Kommunikation.
  • Git-Strategische Handhabung: Kein direktes git add/git commit; stattdessen werden Änderungen gespeichert (save_work) und bei Bedarf committet.

Verwendung

  1. Aktiviere den Skill in deinem AI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor, Codex).
  2. Definiere Aufgaben in der state.md-Datei.
  3. Führe den Loop aus: Der Builder bearbeitet Aufgaben, der Reviewer prüft den Code.
  4. Bei Bestehen wird der nächste Schritt ausgeführt; bei Fehlschlag erstellt der Reviewer einen Fehlerbericht.

Plattformunterstützung

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

Hinweise

  • Stelle sicher, dass state.md existiert und lesbar ist.
  • Der Skill interagiert nicht direkt mit Git; verwende save_work, um Änderungen zu persistieren.
  • Für Event-getriebene Modi verwende den integrierten Event-Manager.

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