ksimback/looper

What it solves

Looper 解決了在使用 AI agent loops 時「垃圾進，垃圾出」的問題。它透過提供一個設計層，強制要求紀律、明確的驗證標準以及在任何執行開始前的獨立審查，來防止用戶運行模糊或無法證偽的目標，從而避免導致低效或錯誤的 agent 行為。

How it works

Looper 作為設計教練和規格生成器。它會訪談用戶以定義精確的目標，識別上下文來源和動作，並建立一個強型別的驗證系統（程式化檢查、基於模型的判斷器，或人工簽核）。它鼓勵使用「議會」模式——使用來自不同供應商的第二個模型來擔任審查者或判斷器，以避免單一供應商的盲點。

一旦設計完成，Looper 會發出一個可移植的規格 (loop.yaml 和 loop.resolved.json) 以及一組組件。這些組件可以透過生成的提示詞在 Claude Code 會話中立即執行，或者使用提供的 Python runner 進行外部執行。

Who it’s for

它主要針對 Claude Code 的用戶，這些用戶希望建立穩健、可重複且可審計的 agentic workflows，而不是依賴隨機的提示詞或基本的目標設定指令。

Highlights

• Design-First Approach: 強制在運行前定義「完成的定義」 (definition of done) 和終止守衛 (termination guards) (例如：迭代上限、預算限制、無進展信號) 。
• Cross-Model Review: 支持接入不同型號的模型家族來擔任獨立判斷器，以實現更高的品質保證。
• Portable Specs: 生成可版本化的 loop.yaml 文件，可以在 CI 中進行 linting 以防止反模式。
• Template Library: 包含針對常見任務的預設計模式，例如：安全掃描、代碼審查、代碼錯誤尋找 (bug hunting)、以及文檔同步。
• Privacy Controls: 實施兩層脫敏處理，以確保敏感文件不會被發送到外部模型供應商。"},