参考资料

• loop-me 源码
• grilling 访谈纪律
• GitHub Actions Events

Loop Engineering（05） - loop-me：把重复活动固化为工作流

读完后，你应能完成以下任务：

• 绘制“Loop Engineering（05） - loop-me：把重复活动固化为工作流 / 它解决什么问题”的关键对象与数据流，解释““每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。”，并用源码位置、日志或 Trace 标注证据。
• 为“Loop Engineering（05） - loop-me：把重复活动固化为工作流 / Trigger、Checkpoint 和 Brief”设计正常与异常输入，验证“没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。”，输出首个偏差位置与回归测试结果。
• 实现“Loop Engineering（05） - loop-me：把重复活动固化为工作流 / 哪些流程不应使用 AI”的最小代码或配置，检验“每个模型步骤都要声明输入、输出 Schema、失败兜底和是否允许影响外部状态。”，输出命令、结果与 Diff，并说明不适用边界。

loop-me 的目标不是让 Agent 无限执行，而是先把一个重复活动访谈成实现者无需追问的 workflows/*.md。

核心知识清单

• Loop 与 Workflow 的概念边界
• Event Trigger 和 Schedule Trigger
• Checkpoint 与 Human-in-the-loop
• Push right 的晚审批原则
• Brief 的决策就绪信息
• workflows 文件与 NOTES 共享词汇
• in-progress 成熟度与版本固定

一、先建立全局：loop-me：把重复活动固化为工作流 是什么？

理解“loop-me：把重复活动固化为工作流”，先要把标题中的对象放进同一条处理链：它接收什么输入，经过哪些状态变化，最终用什么证据判断结果。下表不另造概念，只把作者正文已经解释的章节按依赖顺序连起来。

“loop-me：把重复活动固化为工作流”的第一个核心判断是：“每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。。先弄清这个判断中的对象和输入输出，后面的实现、故障和验收才有共同语境。

顺序	章节	读完本节应抓住的结论
1	它解决什么问题	“每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。
2	Trigger、Checkpoint 和 Brief	没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。
3	哪些流程不应使用 AI	每个模型步骤都要声明输入、输出 Schema、失败兜底和是否允许影响外部状态。
4	Loop 与 Workflow 的概念边界	loop-me 的目标不是让 Agent 无限执行，而是先把一个重复活动访谈成实现者无需追问的 workflows/.md。
5	Event Trigger 和 Schedule Trigger	没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。
6	Checkpoint 与 Human-in-the-loop	Checkpoint 不是每一步都问人。

1.1 核心对象之间怎样衔接

flowchart LR
  S1["它解决什么问题"] --> S2
  S2["Trigger、Checkpoint 和 Brief"] --> S3
  S3["哪些流程不应使用 AI"] --> S4
  S4["Loop 与 Workflow 的概念边界"] --> S5
  S5["Event Trigger 和 Schedule Trigger"]

这张图只表达本文的讲解顺序，不替代正文机制。判断“loop-me：把重复活动固化为工作流”是否真正掌握，需要能从最后一个结果沿图回到前面每个章节的输入、状态变化和证据。

1.2 再看失败：问题最早会出现在哪一步？

在“loop-me：把重复活动固化为工作流”的对象和顺序已经明确后，再看可观察的失败：文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入。定位时不从最后一条错误猜原因，而是沿上图找第一个偏离正文结论的节点。

二、它解决什么问题

“每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。 loop-me 使用 grilling 的持续访谈纪律， 但输出只允许是 workflow spec。

该 Skill 当前位于 Matt Pocock 仓库的 skills/in-progress/loop-me， 这意味着概念可学习， 生产采用却必须固定 commit、审查源码并用自己的任务集评测。 它不是 Claude /loop 定时命令，也不是运行工作流的调度器。

三、一份最小 Workflow Spec

# CI failure triage

## Goal
在 CI 失败后 10 分钟内给出可复核根因；只为低风险代码缺陷创建补丁。

## Trigger
- Event: pull_request workflow_run completed with failure

## Inputs and permissions
- 只读：失败日志、当前 diff、项目测试配置
- 可写：独立 worktree
- 禁止：push main、修改密钥、执行生产迁移

## Steps
1. 归类基础设施失败与代码失败。
2. 复现代码失败，记录最小命令与原始错误。
3. 定位根因；只有证据充分时创建最小修复。
4. 运行目标回归和相关测试。

## Checkpoint
依赖升级、权限变化、迁移或无法复现时暂停。

## Brief
根因、证据、改动文件、测试结果、风险和待批准选项。

## Stop
成功；三轮无新证据；30 分钟或预算耗尽；检测到高风险动作。

四、Trigger、Checkpoint 和 Brief

能用事件触发就不要轮询调度。 新 Issue、新邮件和 CI 完成事件都比“每五分钟检查一次”更省成本，也更容易做到幂等。 没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。

Checkpoint 不是每一步都问人。 Push right 要求系统先完成低风险调查、去重、校验和材料整理， 尽可能晚地请求一次决策。 Checkpoint 展示的是 Brief：结论、证据、已完成工作、选项和影响， 而不是把原始日志或半成品直接扔给用户。

五、哪些流程不应使用 AI

固定字段同步、确定性校验、幂等去重和规则明确的路由优先写普通程序。 只有分类、总结、非结构化理解或方案生成需要模型。 每个模型步骤都要声明输入、输出 Schema、失败兜底和是否允许影响外部状态。

学完验收

• 实现者只看 spec 就能确定触发、权限、状态、动作和停止条件。
• 人工审批尽量晚，但不会越过不可逆或高风险边界。
• 能指出工作流中至少一个应由确定性代码而非模型完成的步骤。

六、动手验证：先跑通 loop-me：把重复活动固化为工作流，再改变一个变量

前面的章节已经建立问题、概念和机制。现在把“loop-me：把重复活动固化为工作流”放进同一套基线中运行；本节不再引入新术语，只验证前文结论能否被复现。

6.1 基线与候选只允许一个变量不同

验证“loop-me：把重复活动固化为工作流”时，先固定工具 Schema、身份、畸形参数、超时和重复请求。候选方案只能改变本次要验证的变量；如果同时更换数据、依赖和配置，即使结果改善，也不能知道是哪一项产生作用。

执行“loop-me：把重复活动固化为工作流”时，动作是：回放决策到执行链路，覆盖失败、重试、暂停和恢复。原始结果不能只保留截图或汇总分数，必须同步保存：模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace，使下一次复查可以在同一输入上重放。

实验要素	本文要求
固定条件	工具 Schema、身份、畸形参数、超时和重复请求
唯一变量	本次候选方案与基线之间的一项明确差异
原始证据	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
通过阈值	模型只提议；执行受代码约束；失败不重复副作用
立即停止	文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入

6.2 执行前先排除不可比较条件

“loop-me：把重复活动固化为工作流”开始前先确认下面四项；任一项不成立，都应先修复实验条件，而不是解释结果。

• 基线能够在“loop-me：把重复活动固化为工作流”的当前环境重复运行。
• 候选只改变一个与“loop-me：把重复活动固化为工作流”结论直接相关的条件。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的基线和候选使用同一批输入、同一版本依赖与同一通过阈值。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的原始输出和失败现场不会被重试、格式化或汇总覆盖。

6.3 执行后先核对证据完整性

结果出来后先检查证据，再讨论“loop-me：把重复活动固化为工作流”是否通过。缺少中间状态时，最终输出只能说明现象，不能证明机制。

检查项	当前文章的判定
输入可追溯	工具 Schema、身份、畸形参数、超时和重复请求
过程可回放	回放决策到执行链路，覆盖失败、重试、暂停和恢复
结果可审计	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace

“loop-me：把重复活动固化为工作流”的一次合格基线对照按以下顺序执行：

1. 保存“loop-me：把重复活动固化为工作流”基线版本及输入摘要，确认基线本身可以重复运行。
2. 写下“loop-me：把重复活动固化为工作流”候选方案唯一变化的变量，以及它预期影响的指标。
3. 在同一环境执行“loop-me：把重复活动固化为工作流”：回放决策到执行链路，覆盖失败、重试、暂停和恢复。
4. 为“loop-me：把重复活动固化为工作流”保存：模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace。
5. 使用“loop-me：把重复活动固化为工作流”预登记条件判断：模型只提议；执行受代码约束；失败不重复副作用。
6. 如果“loop-me：把重复活动固化为工作流”未通过，不修改第二个变量，先恢复基线并保留失败现场。

七、用一张矩阵验证 loop-me：把重复活动固化为工作流 的关键结论

矩阵按正文顺序列出“loop-me：把重复活动固化为工作流”的结论。一次实验只选择一行，只改变这一行对应的条件；不要把多行合并成一个无法归因的大实验。

正文章节	已解释的结论	本轮唯一变量	必须保存的证据
它解决什么问题	“每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。	只改变与“它解决什么问题”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
Trigger、Checkpoint 和 Brief	没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。	只改变与“Trigger、Checkpoint 和 Brief”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
哪些流程不应使用 AI	每个模型步骤都要声明输入、输出 Schema、失败兜底和是否允许影响外部状态。	只改变与“哪些流程不应使用 AI”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
Loop 与 Workflow 的概念边界	loop-me 的目标不是让 Agent 无限执行，而是先把一个重复活动访谈成实现者无需追问的 workflows/.md。	只改变与“Loop 与 Workflow 的概念边界”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
Event Trigger 和 Schedule Trigger	没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。	只改变与“Event Trigger 和 Schedule Trigger”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace
Checkpoint 与 Human-in-the-loop	Checkpoint 不是每一步都问人。	只改变与“Checkpoint 与 Human-in-the-loop”相关的条件	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace

7.1 记录本次实际实验

下面的记录用于“loop-me：把重复活动固化为工作流”当前这一次实验，不是第二套知识目录。先从矩阵选择一个章节，再填写实际值；没有填写的字段表示尚未验证。

topic: "loop-me：把重复活动固化为工作流"
selected_chapter: required
claim_from_article: required
baseline_version: required
changed_condition: exactly_one
execution: "回放决策到执行链路，覆盖失败、重试、暂停和恢复"
evidence: "模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace"
pass_when: "模型只提议；执行受代码约束；失败不重复副作用"
stop_when: "文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入"
observed_result: required
first_deviation: null_or_evidence
recovery_replay: required_after_failure

7.2 边界实验必须证明能够停止和恢复

成功路径只能证明“loop-me：把重复活动固化为工作流”在当前样本上工作，不能证明它可以进入生产。边界实验需要主动制造：文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入，并观察系统是否在产生不可逆副作用前停止。

场景	只改变什么	应保存什么	通过标准
正常路径	使用已知有效输入	模型提议、校验、授权、幂等键、状态迁移、Trace	模型只提议；执行受代码约束；失败不重复副作用
边界路径	把一个输入推进到约束临界值	临界值前后的输出与指标	不静默降级，不把部分结果冒充成功
明确失败	注入：文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入	原始错误、首个异常阶段和最终状态	失败被正确分类且没有扩大副作用
恢复重放	执行：关闭副作用入口，恢复检查点，补充失败契约测试	原失败样本的复测证据	原样本恢复，正常样本没有回归

恢复动作不是简单重启。对于“loop-me：把重复活动固化为工作流”，第一步是：关闭副作用入口，恢复检查点，补充失败契约测试。完成后使用原始失败样本复测；只验证一个新样本成功，不能证明触发条件已经消失。

“loop-me：把重复活动固化为工作流”边界实验结束后，应把正常、临界、失败和恢复四类记录放在同一个运行批次中。这样才能区分“候选方案真的修复问题”和“环境变化让问题暂时没有出现”。

八、loop-me：把重复活动固化为工作流 的结果解释

解释“loop-me：把重复活动固化为工作流”实验时先看首个偏差，而不是最后一条错误。最后的异常通常只是上游状态错误的结果；从末端反推容易误把症状当根因。

观察结果	可以支持的判断	下一步
主链路没有达到预期	文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入	先执行：关闭副作用入口，恢复检查点，补充失败契约测试
异常链路无法恢复	文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入	先执行：关闭副作用入口，恢复检查点，补充失败契约测试
新样本成功但原样本仍失败	修复没有覆盖原始触发条件	固定原失败输入，恢复基线后重新比较
指标改善但证据无法回链	数据、版本或中间状态没有固定	暂停发布，补齐可追溯记录后重跑

“loop-me：把重复活动固化为工作流”只有同时满足“模型只提议；执行受代码约束；失败不重复副作用”，并且没有出现“文本直通执行、状态不可重放或重试重复写入”，才可以认为主链路通过。这里的“通过”只对当前固定版本、样本和环境有效，不能外推到尚未测试的容量、权限或数据分布。

如果“loop-me：把重复活动固化为工作流”候选方案与基线差异很小，先检查证据分辨率是否足够；如果差异很大，先排除数据泄漏、环境漂移和版本不一致。两种情况都不能只看一个汇总均值，需要回到逐样本输出和中间状态。

“loop-me：把重复活动固化为工作流”故障定位完成后，记录“现象、首个偏差、根因、改动、原样本复测”五项。缺少原样本复测时，只能标记为待观察，不能标记为已解决。

九、loop-me：把重复活动固化为工作流 的发布判断

发布判断需要把“loop-me：把重复活动固化为工作流”的质量、失败边界和恢复能力放在同一份记录中。以下任一条件缺失，都应停止扩量，而不是用“基本正常”替代证据。

• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的基线与候选只存在一个计划内变量。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的输入、代码、依赖、配置和数据版本可以追溯。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的正常、临界、失败和恢复样本使用同一套断言。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的原始输出、中间状态和失败现场已经保留。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的日志、Trace、截图和测试数据已经脱敏。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”的停止条件、负责人和回滚入口已经演练。
• “loop-me：把重复活动固化为工作流”尚未覆盖的输入、权限、容量和外部依赖已经登记。

最终记录至少包含基线版本、唯一变量、原始证据、首个偏差、恢复复测和发布责任人。没有参与本次修改的人如果不能据此重放“loop-me：把重复活动固化为工作流”的判断，就不能发布。

十、总结

• 它解决什么问题：“每天帮我整理工作”不是可实施需求：每天几点、由什么事件触发、读取哪些系统、如何判断重复、哪些动作能自动做、什么情况必须问人都不清楚。
• Trigger、Checkpoint 和 Brief：没有可靠事件时才使用 schedule，并记录上次游标，避免重复处理。
• 哪些流程不应使用 AI：每个模型步骤都要声明输入、输出 Schema、失败兜底和是否允许影响外部状态。
• Loop 与 Workflow 的概念边界：loop-me 的目标不是让 Agent 无限执行，而是先把一个重复活动访谈成实现者无需追问的 workflows/.md。
• Checkpoint 与 Human-in-the-loop：Checkpoint 不是每一步都问人。
• Push right 的晚审批原则：Push right 要求系统先完成低风险调查、去重、校验和材料整理，尽可能晚地请求一次决策。