name: 闭环设计 description: 使用请求-验证-解决结构设计闭环提示，以确保可靠的代理工作流。适用于创建自验证代理、添加反馈循环或通过验证提高代理可靠性。 allowed-tools: 读取, 搜索, 全局

闭环设计技能

通过反馈循环确保代理可靠性的闭环提示设计指南。

何时使用

设计新的代理工作流
为现有流程添加验证
创建自纠正的代理管道
构建自动化的测试-修复循环

核心概念

每个代理操作都应遵循请求-验证-解决模式：

请求 → 验证 → 解决
    ↑                    ↓
    └────────────────────┘

设计工作流

步骤1：识别操作

需要验证什么任务？

代码变更（功能、错误修复、重构）
文件操作（创建、修改、删除）
外部交互（API调用、数据库查询）
构建/部署操作

步骤2：定义验证机制

如何知道是否成功？

操作类型	验证机制
代码变更	运行测试、类型检查、代码检查
文件操作	验证文件存在、检查内容
API交互	检查响应状态、验证数据
构建操作	构建成功、无错误

步骤3：设计解决路径

失败时如何处理？

分析：解析错误输出以理解失败原因
修复：进行最小化、针对性修正
重新验证：再次运行验证
限制重试：设置最大尝试次数（通常3-5次）

步骤4：创建提示结构

模板：

## 闭环：[操作名称]

### 请求
[清晰的任务描述，包含成功标准]

### 验证
- 命令：`[验证命令]`
- 成功：[成功时的表现]
- 失败：[失败时的表现]

### 解决（如果验证失败）
1. 分析失败输出
2. 识别根本原因
3. 应用最小化修复
4. 返回验证步骤
5. 最大3次重试尝试

示例：测试-修复循环

## 闭环：实现功能

### 请求
根据规范实现用户登录功能。

### 验证
- 命令：`pytest tests/test_auth.py -v`
- 成功：所有测试通过（退出代码0）
- 失败：一个或多个测试失败

### 解决
1. 读取失败测试输出
2. 识别哪个测试失败及原因
3. 修复实现（非测试）
4. 重新运行pytest
5. 最大3次重试尝试

常见闭环模式

代码质量循环

请求：编写/修改代码
验证：代码检查 + 类型检查 + 测试
解决：迭代修复错误

构建验证循环

请求：进行变更
验证：完整构建成功
解决：修复构建错误

端到端验证循环

请求：实现用户流程
验证：端到端测试通过
解决：修复失败步骤

最佳实践

从测试开始：如果测试不存在，先考虑添加测试
快速验证优先：在慢速检查前运行快速检查
结构化输出：使用JSON以支持机器可解析结果
清晰失败消息：包含解决上下文
有限重试：防止无限循环

记忆参考

@closed-loop-anatomy.md - 完整模式文档
@test-leverage-point.md - 为什么测试是理想的验证器
@validation-commands.md - 验证命令模式

版本历史

v1.0.0 (2025-12-26)：初始版本

最后更新

日期： 2025-12-26 模型： claude-opus-4-5-20251101