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AI 编码任务的工程化循环设计器 专为 OpenAI Codex CLI 打造,通过系统化决策流程(D0-D6)将复杂编码任务分解为可验证的闭环子循环,输出机器可检的 JSON 设计与可执行运行手册。 使用说明 核心用法 loop-constructor-codex 是一款面向 OpenAI Codex CLI 的工程设计技能,用于将中大型(半)自主编码任务转化为结构化的闭环循环体系。它不直接执行代码,而是产出可机检的循环设计 JSON 与可执行运行手册(.loop/ 目录)。 核心流程遵循 SELECT → NEGOTIATE → FILL → VERIFY → PERSIST 五阶段: SELECT(选择):执行 D0-D6 决策程序,从"是否为循环"到"迭代策略"逐层推导循环结构,生成决策日志 NEGOTIATE(协商):分离规划者/生成者/评估者三角色,协商可测试的契约断言(防止自评导致的谄媚偏差) FILL(填充):写入标准格式的循环设计 JSON,包含每阶段的完成定义、反馈信号、停止条件等 VERIFY(验证):通过 lintloopdesign.mjs 结构校验 + 新鲜读者清单语义校验双重 gate PERSIST(持久化):渲染为带 Codex CLI 运行指引的可执行运行手册 关键设计原则:从检查倒推设计——每个循环必须以机器可运行的"完成检查"为锚点,无检查即非循环。 显著优点 工程化严谨性:用决策程序替代"凭感觉选型",所有设计选择可追溯、可评审 对抗性验证:强制三角色分离,评估者以"发现错误"为指令运行,根治自评谄媚 机器可检契约:契约断言数量有下限(端点≥8/模块≥12/应用≥20),防止橡皮图章 Codex 原生映射:清晰对应 codex exec 进程、git worktree 并发、磁盘状态持久化等运行时概念 故障恢复设计:支持 on_failure: restart 策略,避免补丁堆积成考古遗址 跨技能兼容:与 loop-constructor 共享 JSON Schema,设计可跨运行时复用 潜在缺点与局限性 认知门槛高:需要理解循环工程原理、角色分离模型、契约驱动开发等概念,非开箱即用 设计 overhead:简单任务可能因完整流程显得笨重,D0-D6 决策程序对小型脚本有过度设计之嫌 依赖外部 KB:需要 loop-principle 知识库支撑,缺失时降级为"KB 降级模式" 仅设计不执行:产出运行手册后仍需人工或外部系统触发 Codex 执行,非一键自动化 并行性受限:Codex CLI 当前仅支持进程级并发(codex exec 多实例),无原生 sub-agent 机制 契约质量依赖协商:若生成者与评估者"共谋"薄弱契约,评估可能流于形式 适合的目标群体 AI 辅助开发团队:需要系统化管理多轮 Codex 会话、避免上下文混乱的工程师 复杂任务拆解场景:中大型功能开发、跨模块重构、需要多阶段验收的代码生成任务 质量敏感型用户:对"AI 幻觉"高度警惕,需要可验证、可审计的代码产出流程 流程标准化需求者:希望将个人 Codex 使用经验沉淀为团队可复用运行手册的技术负责人 循环工程研究者:探索人机协作闭环设计、对抗性验证、停止条件优化的前沿实践者 使用风险 性能风险:多阶段循环 + 频繁磁盘 I/O(状态持久化)可能增加任务延迟;大型设计的并发 codex exec 可能触发速率限制 依赖项风险:依赖 loop-principle KB 路径解析、Node.js 脚本环境、Codex CLI 版本兼容性;$LOOP_PRINCIPLE 环境变量配置错误导致降级 设计失效风险:机器通过的 linter 无法捕捉语义级缺陷(如 falsifiable_when 描述的是目标而非真实故障模式),需依赖人工 fresh-reader 检查 契约僵化风险:过度严格的断言下限可能催生"凑数"契约,反而掩盖真实质量问题 运行时漂移:设计时的 Codex 版本与执行时版本行为差异可能导致运行手册失效 数据持久风险:磁盘状态是跨 codex exec 的唯一记忆,路径配置错误或清理脚本误删导致循环断片 原始说明 Design an engineered gated loop for a medium/large (semi-)autonomous AI-coding task executed with the Codex CLI (single-agent, `codex exec`), emitted as a runnable .loop/ runbook. Use-when: "design an agent loop for codex", "$loop-constructor-codex". It DESIGNS the loop; it does NOT execute it.
AI 编码任务的工程化循环设计器
专为 OpenAI Codex CLI 打造,通过系统化决策流程(D0-D6)将复杂编码任务分解为可验证的闭环子循环,输出机器可检的 JSON 设计与可执行运行手册。
loop-constructor-codex 是一款面向 OpenAI Codex CLI 的工程设计技能,用于将中大型(半)自主编码任务转化为结构化的闭环循环体系。它不直接执行代码,而是产出可机检的循环设计 JSON 与可执行运行手册(.loop/ 目录)。
核心流程遵循 SELECT → NEGOTIATE → FILL → VERIFY → PERSIST 五阶段:
lintloopdesign.mjs 结构校验 + 新鲜读者清单语义校验双重 gate关键设计原则:从检查倒推设计——每个循环必须以机器可运行的"完成检查"为锚点,无检查即非循环。
codex exec 进程、git worktree 并发、磁盘状态持久化等运行时概念on_failure: restart 策略,避免补丁堆积成考古遗址loop-constructor 共享 JSON Schema,设计可跨运行时复用loop-principle 知识库支撑,缺失时降级为"KB 降级模式"codex exec 多实例),无原生 sub-agent 机制codex exec 可能触发速率限制loop-principle KB 路径解析、Node.js 脚本环境、Codex CLI 版本兼容性;$LOOP_PRINCIPLE 环境变量配置错误导致降级falsifiable_when 描述的是目标而非真实故障模式),需依赖人工 fresh-reader 检查codex exec 的唯一记忆,路径配置错误或清理脚本误删导致循环断片Design an engineered gated loop for a medium/large (semi-)autonomous AI-coding task executed with the Codex CLI (single-agent, `codex exec`), emitted as a runnable .loop/ runbook. Use-when: "design an agent loop for codex", "$loop-constructor-codex". It DESIGNS the loop; it does NOT execute it.
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