SuperAPI AI 工具集

loop-me

智能体与模型

查看项目

更新于 10-18 16:15

技能介绍

用途

loop-me 用于把用户想要构建的工作流,通过持续的提问梳理成明确、可实现的规格。它的唯一输出是工作流规格,不产出其他内容。

主要能力

  • 运行有状态的 /grilling 会话,围绕用户想要构建的工作流规格进行提问。
  • 采用“拷问纪律”:持续追问、一次一轮问题、每个问题附带推荐答案。
  • 引入“循环”视角:把用户生活与工作中反复出现的模式(职业、每周、每天早晨、单一重复活动)视为循环,借此发现值得规格化的循环,并主动提出用户尚未注意到的循环。
  • 在梳理过程中创建、编辑和删除规格。
  • 维护共享词汇,但仅在某个工作流需要时才使用,不强制任何结构性要求。
  • 管理 NOTES.md:记录用户世界、所用工具、处理渠道及其术语的原始笔记;当笔记为空或单薄时,先访谈用户再开始规格化;把模糊术语锐化为规范术语并记录。

使用方式

  • 工作流规格存放在 workflows/*.md,每个工作流一个规格文件,作为唯一事实来源。
  • 工作流是某个循环的规格化实现;运行工作流即该循环的运行实例。
  • 核心概念:
    • 触发器:每次运行由什么触发,可以是事件(新邮件、新问题)或日程(每天早晨)。事件触发通常更高效。
    • 检查点:人在回路中的点,用户被要求验证或决策。有些工作流没有检查点,自主运行;有些完全不使用 AI。
    • 右推:尽可能推迟检查点,在涉及人类之前完成最大量的工作,让人类一次性、晚些时候、在一切准备就绪时被询问。
    • 简报:检查点呈现的内容,是紧凑、可决策的摘要(产出了什么、为什么、以及指向资产本身的链接),而非原始输出。用户阅读的是简报,不是草稿。审阅速度至关重要。
  • 完成标准:当实现代理无需再问任何问题即可构建该工作流时,规格才算完成。只要还有问题未解决,就不算完成。

适用场景

  • 用户希望把生活中或工作中反复出现的模式(循环)转化为可执行的工作流规格。
  • 用户需要一套系统化的提问流程来澄清工作流需求,直到规格足够明确、可实现。
  • 用户希望发现并规格化自己尚未注意到的循环。

限制

  • 不强制任何结构性要求:工作流是否需要 AI、检查点或调度,完全取决于梳理结果。
  • 共享词汇只在工作流需要时才使用,不是清单。
  • 当 NOTES.md 为空或单薄时,必须先访谈用户,不能直接开始规格化。
  • 关于收费、价格、平台支持等具体信息,资料中暂未提供。