control-loop-extraction
Извлечение циклов рассуждений агента из кода
Понимание того, как инфраструктуры агентов реализуют рассуждения, требует отслеживания сложных потоков управления. Этот навык предоставляет сигнатуры шаблонов и методы извлечения для идентификации топологий рассуждений, таких как ReAct, Plan-and-Solve, Reflection и Tree-of-Thoughts, из исходного кода инфраструктуры.
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「control-loop-extraction」。 Analyze the control loop in this agent framework code
預期結果:
- Reasoning Topology: ReAct (Thought → Action → Observation cycle)
- Loop Location: src/agent.py:45-120
- Step Function: Input assembly via _build_messages(), LLM call via invoke(), parsing via _parse_response(), dispatch to _execute_tool() or AgentFinish
- Termination Conditions: Step limit at max_steps=100, explicit finish action type, timeout after 300 seconds
- Loop Detection: None implemented - relies on step counter only
安全審計
安全This skill is a documentation-only markdown file providing pattern signatures and analysis templates for agent reasoning loops. Static findings are false positives: the skill contains no executable code, scripts, network operations, or file system access. All flagged patterns are descriptive content (Python code examples, git hashes, documentation text) used for instructional purposes.
風險因素
🌐 網路存取 (1)
📁 檔案系統存取 (1)
⚙️ 外部命令 (25)
品質評分
你能建構什麼
Сравнение архитектур рассуждений
Анализ того, как различные инфраструктуры агентов реализуют циклы рассуждений для принятия решений в исследованиях
Документирование логики потока управления
Извлечение и документирование основной логики принятия решений из файлов реализации агента
Отслеживание условий завершения
Идентификация всех условий выхода из цикла для оценки риска неконтролируемого выполнения агента и гарантий безопасности
試試這些提示
Используйте control-loop-extraction для анализа этого кода агента. Идентифицируйте шаблон рассуждений (ReAct, Plan-and-Solve, Reflection или Tree-of-Thoughts). Найдите основной цикл и задокументируйте поток функции шага.
Извлеките функцию шага из этого агента. Документируйте: 1) Как собирается входной контекст, 2) Метод вызова LLM, 3) Логику разбора вывода, 4) Маршрутизацию диспетчеризации действий.
Найдите и каталогизируйте каждое условие завершения в этом цикле агента. Включите ссылки на код для ограничений шагов, ограничений токенов, явных сигналов завершения, тайм-аутов и порогов ошибок.
Выполните полный анализ управляющего цикла. Включите: классификацию топологии рассуждений, расположение цикла с номерами строк, разбивку функции шага, каталог условий завершения и метод обнаружения цикла.
最佳實務
- Всегда комбинируйте с codebase-mapping, чтобы сначала найти файлы агента перед анализом
- Убедитесь, что условия завершения включают как явные защитные механизмы (действие finish), так и неявные ограничения (счетчики шагов/то��енов)
- Задокументируйте топологию рассуждений перед попыткой сравнительного анализа с другими инфраструктурами
避免
- Анализ без предварительной идентификации того, какой шаблон рассуждений использует инфраструктура
- Предположение о существовании защитных механизмов завершения без проверки условий выхода из цикла
- Пропуск разбивки функции шага при документировании поведения агента
常見問題
Какие шаблоны рассуждений идентифицирует этот навык?
Что такое функция шага в агенте?
Автоматически ли этот навык читает файлы?
Безопасен ли мой код данных при использовании этого навыка?
Почему этот навык требует сначала codebase-mapping?
Чем это отличается от execution-engine-analysis?
開發者詳情
作者
Dowwie授權
MIT
儲存庫
https://github.com/Dowwie/agent_framework_study/tree/main/.claude/skills/control-loop-extraction引用
main
檔案結構
📄 SKILL.md