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Boucle d'Agent Continue

Modèles pour des boucles d'agent autonomes continues avec des portes de qualité, des évaluations et des contrôles de récupération. À utiliser lors de l'exécution d'une boucle d'agent qui doit s'auto-vérifier, passer par des évaluations et se remettre des échecs.

Qu'est-ce que Boucle d'Agent Continue ?

Cette compétence, `continuous-agent-loop`, est un modèle canonique pour orchestrer des boucles d'agent autonomes de manière fiable et contrôlée. Elle est particulièrement utile pour les développeurs qui déploient des agents (comme dans Claude Code ou des pipelines d'IA) devant s'exécuter de manière continue tout en maintenant la qualité et en évitant les dérives. La compétence remplace `autonomous-loops` tout en assurant la rétrocompatibilité. Elle inclut un flux de sélection de boucle pour choisir entre des stratégies comme `continuous-pr` pour le contrôle CI/PR, `rfc-dag` pour la décomposition RFC, `infinite` pour la génération exploratoire parallèle, ou `sequential` par défaut. Pour une production robuste, elle recommande une pile combinant décomposition RFC, portes de qualité, boucle d'évaluation et persistance de session. Elle détaille également les modes d'échec courants (comme le churn de boucle ou l'augmentation des coûts) et fournit des procédures de récupération comme le gel de boucle, l'audit et la réduction de portée.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/continuous-agent-loop

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Documentation

Que fait Boucle d'Agent Continue ?

Il s'agit du nom de compétence canonique pour la boucle v1.8+. Il remplace autonomous-loops tout en conservant la compatibilité pendant une version.

Flux de sélection de boucle

Début
  |
  +-- Besoin d'un contrôle CI/PR strict ? -- oui --> continuous-pr
  |
  +-- Besoin de décomposition RFC ? -- oui --> rfc-dag
  |
  +-- Besoin de génération parallèle exploratoire ? -- oui --> infinite
  |
  +-- par défaut --> sequential

Pile combinée

Pile de production recommandée :

  1. Décomposition RFC (ralphinho-rfc-pipeline)
  2. Portes de qualité (plankton-code-quality + /quality-gate)
  3. Boucle d'évaluation (eval-harness)
  4. Persistance de session (nanoclaw-repl)

Modes d'échec

  • Churn de boucle sans progrès mesurable
  • Nouvelles tentatives répétées avec la même cause racine
  • Blocages de la file d'attente de fusion
  • Dérive des coûts due à une escalade illimitée

Récupération

  • Geler la boucle
  • Exécuter /harness-audit
  • Réduire la portée à l'unité en échec
  • Rejouer avec des critères d'acceptation explicites

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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