Превращение процесса «сделал — получил критику — исправил» в фиксированный рабочий процесс: агент сначала предоставляет черновик, затем запускает субагента-рецензента, который оценивает только готовый результат, не видя процесса рассуждений, ставит оценку от 1 до 10 и перечисляет проблемы; затем вносятся исправления согласно замечаниям, и цикл повторяется до достижения порога качества.
Количество установок skills.sh: 106836 (+2750 / 24 ч)
Аудит безопасности: проверено (риски не обнаружены)
Установка: npx skills add https://github.com/2dmurali/review-loop-skill --skill review-loop
Обоснование
- По умолчанию выполняется минимум 2 и максимум 4 циклов, порог прохождения составляет 8/10; эти параметры можно изменить в промпте, например: «use review-loop, gate 9, max 5 loops»
- Шаблон промпта для рецензирования требует классификации проблем как Critical (критические), Important (важные) и Minor (незначительные), по возможности указания file:line, а также объяснения причин и сути изменений; после каждого цикла пользователю сообщаются оценка и ключевые моменты, в конце приводится краткое резюме всего цикла
- Установлено, что модель-рецензент не должна быть слабее рабочей модели; если в течение 2 циклов подряд оценка не растет и замечания остаются прежними, предлагается использовать более мощную модель, временно снизить порог или разбить задачу на более мелкие части
- Указано, когда метод не применяется: простые правки, задачи, где критерием служат тесты, исследовательская работа, где важна скорость, и задачи без четких критериев приемки
- За 24 часов skills.sh получил 2750 установок, всего накоплено 106836 (отражает только уровень интереса)
Использование
- npx skills add https://github.com/2dmurali/review-loop-skill --skill review-loop
- Добавьте в запрос фразу «use review-loop» или команду «run review-loop on the file I just wrote» для проверки уже созданного файла
- Требуется клиент, поддерживающий запуск субагентов; если это невозможно, автор рекомендует открыть новый диалог и отправить туда только готовый результат для оценки
Риски
- Результат аудита — успешный; файл SKILL.md содержит только текстовое описание процесса, без скриптов, сетевых запросов и ключей, что соответствует его содержимому
- На каждом цикле запускается дополнительный агент-рецензент, что многократно увеличивает расход токенов и время выполнения
- Оценки выставляются моделью, и прохождение порога не гарантирует отсутствие дефектов; в репозитории находится только файл SKILL.md, без примеров вывода