Loopy：AI 代理循环工作流技能
帮助 AI 代理发现、查找、审计、定制、运行和改进可重复的循环工作流。
证据：技能要求对目标循环进行范围限定、用户确认、避免过度授权，并明确要求对破坏性、生产、财务、隐私敏感或外部消息操作需要明确批准。它规定了数据流动的透明性，不创建不必要的持久文件，并处理敏感数据。扣分：由于未能执行或验证权限模型的实现，静态审查无法完全确认所有权限边界是否在真实环境中严格执行。
证据：提供了清晰的步骤和参考文档（如run.md、audit.md），可指导执行。代码中有CI和测试，但测试主要针对仓库的网站部分（worker），而非技能本身。扣分：技能本身的关键路径（如运行循环、审计）没有专门的测试套件覆盖，静态审查无法确认其可靠性。
证据：技能定义明确，适合场景清晰（发现、寻找、审计、制作、运行循环等）。提供了工作流程和边界（如不运行未批准的循环）。扣分：缺乏非适用范围的明确说明，且依赖外部服务（signals.forwardfuture.com），可能在中国大陆网络环境下无法访问，限制了适用性。
证据：SKILL.md结构良好，有清晰的章节和参考文档，提供了安装和使用说明（在README中）。有MIT许可证和版本控制（在git仓库中）。扣分：SKILL.md本身没有版本号或变更日志，维护责任未明确指定，已知限制未被明确披露。
证据：技能旨在提供直接的循环设计和运行结果，有明确的交付格式（如运行收据）。扣分：静态审查无法验证实际输出是否直接可用或需要大量返工，且没有示例输出或用户反馈证明其有效性。
证据：仓库中有CI工作流和测试（针对worker），但主要是网站部分，而非技能本身。扣分：技能的关键声明（如能有效发现循环）缺乏执行的证据，测试覆盖有限，无法独立验证。
- 技能核心功能依赖海外网站 signals.forwardfuture.com，中国大陆网络环境下可能无法访问，导致查找和发布功能不可用。
- 静态审查无法确认技能在实际运行中的可靠性和安全性，测试覆盖主要针对网站部分，而非技能本身。
- 技能操作涉及外部提交和权限控制，使用时需严格遵循审批要求。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Loopy 是一个可安装的技能，指导 AI 代理处理可重复的工作循环：从代码库或编码会话中发现问题，在 Loop Library 目录中搜索已发布的循环，审计并修复现有循环，通过简短访谈设计新循环，执行循环并返回证据收据，复盘运行结果，以及将循环保存到项目或提交到目录。它强调有界循环，带有明确的停止条件和人工审批点。该技能采用 YAML 前置元数据和 Markdown 主体格式，属于较新的 loopy 技能名称，取代了旧的'loop-library'名称。
Loopy 提供了一套引导性工作流，包括：从指定的仓库和编码线程中发现循环机会，并要求至少两个实质性事件；通过读取实时在线目录来搜索已发布的循环，仅推荐最多三个并附上确切标题和链接；通过遵循 Loop Doctor 工作流来审计循环，仅修复实质性问题；通过以通俗语言逐步提问来定制循环；在明确的范围内执行循环，并使用循环内指定的验收检查，生成包含证据的收据；复盘收据以识别最不可能的改进；将已接受的循环追加到项目根目录的 LOOPS.md 文件中，不得包含秘密；验证反馈周期并检查目录重叠，起草发布内容，并需要明确批准才能对外提交。它参考了参考文件，如 discover.md、audit.md、run.md、debrief.md 和 publish.md。
- 希望将代码库或编码会话中重复的工程任务转化为可重复的、有界循环的开发者。
- 需要为特定问题（如保持文档最新）找到已发布循环的开发者，并希望获得 vetted 推荐。
- 想要审查现有循环以找出薄弱检查或不安全权限的维护者，并希望仅修复关键问题。
- 需要设计一个具有明确成功标准和停止规则的新循环的开发者，并希望通过带引导的面试而非设计表单来完成。
- 希望在保持人工监督的同时，在其代理中自动执行循环，并需要证据收据用于审计的团队。
- 希望将经过验证的循环提交到 Loop Library 目录，同时确保其符合质量标准的作者。
- 想要保存循环以便在其项目内复用，并希望后续会话能够识别这些项目特定循环的开发者。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 明确关注有界循环，具有明确的停止条件和人工审批点。
- 针对发现、查找、审计、设计、运行、复盘、保存和发布循环提供了结构化的流程。
- 使用实时在线目录进行已发布循环推荐，降低重复劳动。
- 支持项目本地循环保存，支持 `LOOPS.md` 文件。
- 指导循环应包含可观察的成功标准、清晰的停止规则和证据记录。
- 包含安全措施，如将目录内容视为不可信参考数据，并要求在破坏性操作前获得明确批准。
- 文档详尽，并附有每种路径的参考指南。
- 网络访问对目录查找至关重要；若目录不可用，技能可能降级，无法推荐已发布的循环。
- 仅验证了 Codex、Cursor 和 Claude Code 平台；其他 AI 客户端可能支持，但未记录。
- 编译的循环提示可能过于冗长，不过技能旨在鼓励简洁提示（少于80字）。
- 技能本身不提供自动化验证；需要代理具备文件和网络访问权限，并且有素养，因为它依赖代理在访问受限时遵从。
- 虽然有检查清单，但没有专门的测试套件。
- 目录中发布的循环内容可能因持续更新而过时。
如何安装这个 Skill？
使用 npx skills add Forward-Future/loopy --skill loopy --agent codex -g -y（或 --agent cursor、--agent claude-code）安装。要全局安装，请使用 -g；若仅当前项目，则省略。也可不带 -y 或 --agent 以交互式运行。安装需要 Node.js 和 npx。
如何使用这个 Skill？
安装后，在相关的 AI 客户端中直接调用 /loopy（Cursor、Claude Code）或通过 /skills 选择 Loopy（Codex），并输入请求。例如，输入 $loopy Analyze this codebase and my coding threads for repeated work, then turn the strongest candidate into a reliable loop. 来处理发现路径。技能的 README 中列出了九种路径：发现、查找、循环医生、适配、设计、运行、复盘、保存和发布。使用该技能不需要了解循环术语。