docs/ja-JP/skills/autonomous-loops/SKILL.md
自動Claude Codeループのパターンとアーキテクチャ — シンプルな順序パイプラインからRFC駆動マルチエージェントDAGシステムまで。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code autonomous-loopsInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
互換性に関する注記(v1.8.0):
autonomous-loopsは1つのリリースのために保持されます。 正規スキル名はcontinuous-agent-loopです。新しいループガイダンスは そこで作成される必要があります。このスキルは既存のワークフローの破断を避けるために利用可能なままです。
Claude Codeをループで自動的に実行するためのパターン、アーキテクチャ、参照実装。シンプルなclaude -pパイプラインから完全なRFC駆動マルチエージェントDAGオーケストレーションまですべてをカバーします。
最も単純なものから最も洗練されたものまで:
| Pattern | Complexity | Best For | |---------|-----------|----------| | 順序パイプライン | 低 | 日次開発ステップ、スクリプト化されたワークフロー | | NanoClaw REPL | 低 | インタラクティブな永続的なセッション | | 無限エージェントループ | 中 | 平行コンテンツ生成、仕様駆動作業 | | 継続的なClaude PRループ | 中 | CIゲートを備えた複数日の反復的プロジェクト | | De-Sloppifyパターン | アドオン | 任意の実装ステップ後の品質クリーンアップ | | Ralphinho / RFC駆動DAG | 高 | 大規模機能、マージキューを備えた複数ユニット平行作業 |
claude -p)**最も単純なループ。**日次開発を非対話的なclaude -p呼び出しの順序に分割します。各呼び出しは、明確なプロンプトを持つ焦点を絞ったステップです。
このようなループを理解できない場合、対話型モードでもLLMをコード修正に駆動することさえできないことを意味します。
claude -pフラグはClaude Codeを非対話的にプロンプト付きで実行し、完了時に終了します。パイプラインを構築するための呼び出しをチェーンします:
#!/bin/bash
# daily-dev.sh — 機能ブランチの順序パイプライン
set -e
# ステップ1:機能を実装
claude -p "docs/auth-spec.mdのスペックを読む。src/auth/にOAuth2ログインを実装します。TDDを最初にテストを書いてください。新しいドキュメントファイルを作成しないでください。"
# ステップ2:De-sloppify(クリーンアップパス)
claude -p "前回のコミットで変更されたすべてのファイルを確認します。不要なタイプテスト、過度に防御的なチェック、またはテスト言語機能を削除します(例:TypeScriptジェネリクスが機能するテスト)。実際のビジネスロジックテストを保つ。クリーンアップ後にテストスイートを実行します。"
# ステップ3:検証
claude -p "完全なビルド、lint、型チェック、テストスイートを実行します。失敗を修正します。新しい機能を追加しないでください。"
# ステップ4:コミット
claude -p "ステージングされたすべての変更の従来的なコミットを作成します。メッセージとして「feat: add OAuth2 login flow」を使用します。"
claude -p呼び出しごとの新鮮なコンテキストウィンドウは、ステップ間でコンテキストブリードがないことを意味します。set -eは失敗でパイプラインを停止します。詳細についてはドキュメントを参照してください。
development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.