unified-loop-theory は何をしますか？
Unified Loop Theory：曖昧な目標を客観、調査、トレース、評価、修復、記憶、ゲートに変える、単一の再帰的Codexスキルです。
このスキルは、エージェントが目標を達成するための再帰的なループを定義します。各ループは以下のコンポーネントで構成されます：
- オブジェクティブ（Objective）: 曖昧な目標を具体的で測定可能な客観に変換します。
- プローブ（Probe）: 客観を達成するために必要な情報やリソースを調査します。
- トレース（Trace）: 調査結果とアクションの履歴を記録します。
- ジャッジ（Judge）: 客観が達成されたかどうかを評価します。
- リペア（Repair）: 評価で問題が検出された場合、修正アクションを実行します。
- メモリ（Memory）: ループの結果を記憶し、将来のループの文脈として利用します。
- ゲート（Gate）: 次のループへの移行を制御し、必要に応じてループを終了します。
このパターンは、Codexエージェントが自律的に複雑なタスクを処理するための基盤を提供します。
使用方法
codex --skill Agent-Pattern-Labs/unified-loop-theory --goal <あなたの目標>
動作環境
- Codex（推奨）
- Claude Code（実験的サポート）
- その他のAIエージェントフレームワーク（カスタマイズが必要な場合あり）