Single agent loop 是一个面向多智能体系统重构的技能，目标是把由路由器或编排器分派给专家子代理的代码库，分阶段迁移为一个按需加载技能与工具的单一智能体循环。它强调每次只做一处改动，并用同一套评测在改动前后对比，只有数据证明替代方案成立时才移除子代理；保留子代理也是合理结果，追求的是有证据支撑的系统而非最少的代理数量。
用途与流程 技能按六个步骤推进，每一步只需阅读对应步骤文件：0 审计，产出清单并与人确认判定；1 基线，让当前系统获得被信任的分数；2 合并，合并一对代理并对比；3 折叠，将一个子代理折叠并对比；4 保留为工具，将保留的子代理作为工具调用并对比；5 维护，整理提示词、技能与归属规则。步骤 2 至 4 按计划表逐行重复。启动时若无 single-loop/PLAN.md 则从步骤 0 开始，否则从状态列表中第一个未勾选项继续。
使用方式 每处改动在独立分支或提交上进行，非 git 仓库需先初始化并提交起始状态，且将 single-loop/ 一并提交以使计划随代码走。改动按实施顺序编号为变体（v1 为第一次改动），用 scripts/compare.py 与上次保留的变体对比，然后在检查点由人决定保留、修复或回退。检查点固定为四个：审计后、基线后首次改动前、每次改动对比后、以及涉及付费运行前的规模与估算确认。检查点采用固定版式，只提一个可一词回答的问题，答案只覆盖一个检查点。
脚本与模板 技能附带纯 Python 3 无依赖脚本：coupling_map.py 显示子代理流量与共现关系；compare.py 并排比较两次评测的任务完成度、延迟、模型调用、token 与成本，并列出写入或路由变化的测试；chain_coverage.py 检查生产链是否有对应评测任务覆盖；estimate.py 依据已测量变体估算下次运行 token。模板涵盖清单、PLAN.md、技能模板与加载器、工具规范、子代理响应 schema 及贡献指南。
约束与限制 每次评测只改一处，否则无法判断分数变化来源；改动前需确保涉及代理的每条生产链都有评测任务覆盖；主代理提示词或工具列表的编辑会影响所有任务，需尽量小并记录；需读取路由变化而不仅是分数；评测运行产生费用，须事先说明规模与 token 估算，未获价格不换算金额；估算不含阅读与编辑自身消耗。其他团队或公司的代理只标记不修改。部分工作可借助 /claude-api build-eval、hillclimb、prompt-audit、cost-optimize、/skill-creator、/skill-doctor 等命令，若会话中不可用则按步骤文件手工完成。