تنفيذ وكلاء سير العمل بشكل متكرر للتحسين والتحسين التدريجي حتى يتم استيفاء معايير الجودة. يُستخدم عندما تتطلب المهام تحسينات متكررة، أو تحسينات متعددة التكرار، أو التحسين التدريجي، أو حلقات الملاحظات حتى التقارب.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي loop-agent بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Execute workflow agents iteratively for refinement and progressive improvement until quality criteria are met.
| Fixed | Run exactly N iterations | Known number of passes needed | | Criteria | Until success criteria met | Specific quality/performance targets | | Convergence | Stop at diminishing returns | Optimal result unknown | | Hybrid | Combine multiple conditions | Complex requirements |
See modes.md for detailed mode documentation and patterns.md for common loop patterns.
تنفيذ وكلاء سير العمل بشكل متكرر للتحسين والتحسين التدريجي حتى يتم استيفاء معايير الجودة. يُستخدم عندما تتطلب المهام تحسينات متكررة، أو تحسينات متعددة التكرار، أو التحسين التدريجي، أو حلقات الملاحظات حتى التقارب. المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill loop-agentتنفيذ وكلاء سير العمل بشكل متكرر للتحسين والتحسين التدريجي حتى يتم استيفاء معايير الجودة. يُستخدم عندما تتطلب المهام تحسينات متكررة، أو تحسينات متعددة التكرار، أو التحسين التدريجي، أو حلقات الملاحظات حتى التقارب. المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill loop-agent بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory