「oop」の検索結果

Patterns and architectures for autonomous Claude Code loops — from simple sequential pipelines to RFC-driven multi-agent DAG systems.

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Patterns for continuous autonomous agent loops with quality gates, evals, and recovery controls.

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Build and run multi-agent content production teams on OpenClaw with single-repo architecture, symlink-based file sharing, role-specialized AGENTS.md, and automated review-fix-score loops. Use when: (1) Setting up a team of 3+ agents with writer/reviewer/scorer/fixer roles for content creation, (2) Creating a quality-controlled publishing pipeline, (3) Bootstrapping agent workspaces with symlinks and tool configs from scratch, (4) Running multi-round review→fix→score cycles until a quality threshold is met, (5) Debugging agent spawn permissions, tool-call loops, or symlink issues. Based on real production experience building a 6-agent content team (2026-03-30).

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This skill should be used when the user asks for "browser tests", "playwright tests", "end-to-end testing", "test user flows", "E2E coverage", "integration tests for UI", "page object pattern", "/e2e command", or discusses automated browser testing. Covers the E2E test loop workflow, Playwright patterns, page objects, and selector strategies.

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This skill should be used when the user asks to "improve test coverage", "add unit tests", "TDD", "test this module", "write tests for", "increase coverage", "/ut command", or discusses unit testing strategies. Covers the unit test loop workflow, React Testing Library best practices, query priorities, and coverage improvement strategies.

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An innate exploratory drive that guarantees no graph node remains permanently invisible to an agent population. After a warm-up period (step > 3), each agent fires a coverage scan with probability |unseen_nodes| / |all_nodes|. When triggered, the agent teleports directly to the globally unseen node with the highest belief uncertainty, works it, and returns control to the normal action-selection loop. Probability is self-annealing: it starts near 1.0 when almost everything is unseen and decays toward 0.0 as coverage saturates, requiring no manual schedule. The mechanism is "innate" (hard-coded into the agent step loop) as distinct from the "adaptive" EFE path, which requires local neighbors and learned precision weights. Together they form a two-layer exploration architecture: adaptive for locally-guided foraging, innate for topological completeness.

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Plan or audit the cross-layer Harbor cooperative editor: Loro replicas for humans and agents, governed edit claims, salvage authority, and transport across shared, LAN, and remote harbors. Use when a change spans editor collaboration, identity, recovery, or transport contracts. For a single GPUI pane use gpui-rust-console; for motion use rust-gpui-motion; for a shader use gpui-shaders. NOT for non-collaborative screens, web editors, or generic Rust development.

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再現しにくい不具合や処理速度の悪化を、症状を判定するテストやスクリプトで調べます。原因候補の検証から修正、再発防止の確認まで進めるスキル。

• 再現しにくいエラーを調べたいとき
• 処理が遅くなった原因の調査
• 断続的な不具合を繰り返し検証

仕事や暮らしの繰り返し作業を質問で掘り下げ、開始条件や人の確認、判断用の要約を整理して、実装担当が追加質問なしで作れるワークフロー仕様にするスキル。

• 任せられる繰り返し作業を見つけたいとき
• ワークフローの開始条件を整理したいとき
• 人による確認のタイミングを決めたいとき

Manage a file-based epic → story → sprint development loop without requiring an external project management tool. Creates and tracks epics, breaks them into user stories, assigns them to sprints, and drives implementation story by story. Use when starting a new feature initiative or when the team has no Jira/Linear/Taiga but needs structured delivery tracking.

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Spring Bootの変更をビルド、コード解析、テスト、セキュリティ検査で確認するスキル。差分もレビューし、公開・デプロイ前の合否と修正点をまとめます。

• Spring BootのPR前に確認したいとき
• リファクタリングや依存更新後の検証
• テストカバレッジの目標を確認したいとき

リポジトリの状態確認、コマンド実行、CIやビルドの失敗調査を進め、必要な修正を検証します。ローカル変更・コミット・pushの状況を実行結果の根拠とともに報告します。

• リポジトリとブランチの状態確認
• CIやビルドの失敗原因の調査
• 小さな修正を行って検証したいとき

機能追加やコード整理の後に、ビルド・型・lint・テスト・秘密情報の検索・差分を6段階で確認するスキル。合否と修正事項をまとめ、PRを作成できる状態か報告します。

• 機能追加後のコードを検証したいとき
• リファクタリング後の不具合確認
• PR作成前の準備状況確認

Quarkusサービスの変更後や公開前に、ビルド、コード解析、テスト、脆弱性検査を順に確認するスキル。ネイティブ実行形式やコンテナ、環境設定の検証も扱います。

• QuarkusのPR前チェック
• リファクタリングや依存更新の検証
• ネイティブ実行形式の互換性確認

公開前の文章やコードを二つの独立したエージェントが同じ基準で審査し、両方の合格まで修正と再審査を繰り返し、上限を超えたら人へ判断を引き継ぐスキル。

• 公開前に文章の事実関係を確認したいとき
• 顧客向け文章とブランドルールの照合
• 本番配布前に独立した審査を加えたいとき

Laravelの環境設定からコード検査、テスト、依存関係の脆弱性、データベース変更、キューまで順に確認し、マージやデプロイ前の問題を調べるスキル。

• Laravelのプルリクエスト前の確認
• 大きな改修や依存関係更新後の検証
• ステージング・本番へのデプロイ前確認

顧客や取引先への返信案を人の承認に結び付け、承認された本文と送信先、送信結果を記録します。修正前の古い承認による送信や、複数の担当処理による重複送信を防ぐ設計です。

• 顧客への返信を承認制にしたいとき
• 承認本文と送信結果を記録したいとき
• 修正前の承認による送信を防ぎたいとき

Kubernetesの設定ファイル作成・レビューと障害調査を支援します。稼働確認、権限、リソース制限、自動スケールの設定例と調査コマンドを参照できます。

• Kubernetesの配置設定を作りたいとき
• 稼働確認とリソース制限のレビュー
• 再起動を繰り返す原因を調べたいとき

設計書や要件書から、最初から最後まで動く小さな機能単位を計画し、ひな形作成、生成と評価の反復、レビューと承認を経て動く最小限の製品を組み立てるスキル。

• 設計書から動くMVPを作りたいとき
• 一連の処理が動く小さな機能単位の計画
• 最初に動く機能のひな形作成

Djangoの公開や変更提案の前に、環境・コード品質・データベース変更・テスト・脆弱性・設定を順に検証し、段階別の合否と修正すべき問題をレポートにまとめます。

• Djangoの変更提案前の確認
• マイグレーションを確認したいとき
• テストカバレッジの目標確認

開発の目的に合うECCのコマンド群を選び、実行順序と停止条件を案内します。現在のファイルを基に一覧も整理し、複数コマンドの使い分けを助けます。

• バグ修正のコマンド順序を知りたいとき
• MVP開発のコマンドを選びたいとき
• ECCの作業手順を一覧で見たいとき

AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。

• 同じツール操作を繰り返す原因の調査
• 会話の肥大化による品質低下の調査
• ファイルパスや環境の食い違いの確認

プロンプト、正規表現、SQL、小さなコードを、採点基準に沿って繰り返し改良します。AIが候補を作り、失敗例を手がかりによりよい案を探すスキルです。

• 正解例に沿ってプロンプトを改善したいとき
• 合格率で正規表現を調整したいとき
• テストでSQLやコードを改善したいとき

Clean training loops with built-in distributed support.

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