Forward-Future/loop-library

Loop Library 是一个为 AI Agent 设计的可复用循环工作流库，同时附带一个可安装技能，帮助 Agent 通过对话发现、适配和设计这些循环。它不提供新的模型能力，真正切入的是 Agent 执行层中“任务如何被拆解成可自我修正的重复步骤”这一环节。

今天开发者让 Agent 做事，最常见的方式是给一句指令，比如“让这个网站更快”，然后等结果。在 Claude Code、Cursor 或 Codex CLI 里，Agent 会尝试一次，返回一个改动。如果结果不对，开发者就再补一句“再试一下，这次重点看图片加载”，或者自己动手改。整个过程靠人来回纠正，Agent 本身没有内置的检查、测量和迭代机制。一次提示就是一次尝试，第一次不行就靠人接着推。

真正卡住的地方不是 Agent 不够聪明，而是它缺少一个“做完—检查—决定下一步”的内置循环。开发者可以自己写一个带检查步骤的长提示，但每次都要重新设计判断标准、停止条件和回退逻辑，非常繁琐。而且不同任务需要的循环模式差异很大：修 bug 需要定位—修复—验证—回归；提升性能需要测量—改一处—再测量—比较；写测试需要覆盖—运行—看...