Loop Architect

O Problema

Você quer rodar um loop autônomo de agente — mas o /goal aceita qualquer condição que você digitar, por mais vaga que seja. Sem coaching, sem segunda opinião, sem estrutura. O modelo avalia o próprio trabalho. Quando o loop falha ou queima tokens, você não tem nada portável para inspecionar, versionar ou reusar.

A Solução

Loop Architect é um coach de design que ajuda você a montar um loop agentico bem-desenhado antes de qualquer runner começar a modificar arquivos. Entrevista você, critica seu design contra rubrics internas, configura um reviewer cross-model, e emite artefatos portáveis.

Baseado em Looper por Kevin Simback, licença MIT. Adaptado para Kiro CLI com integração nativa de /goal, subagent e review loops.

Quando Usar

• Projetar um loop agentico com verificação explícita antes de executar
• Configurar um loop de self-review ou LLM-as-judge com um modelo diferente como reviewer
• Construir um council multi-modelo para gates de plano e entrega
• Scaffoldar um processo orientado a /goal com verificação tipada e guardas de terminação
• Criar specs de loop portáveis que funcionam entre diferentes CLIs

Instalação

npx skills add https://github.com/fabricioctelles/skills -s loop-architect

Como Funciona

+--------------------------------+
| 1. Goal + contexto             |
|    ler fontes                  |
+--------------------------------+
              |
              v
+--------------------------------+
| 2. Rascunho plan.md            |
|    state -> state.json         |
+--------------------------------+
              |
              v
+--------------------------------+
| 3. Gate do plano               |
|    veredicto: reviewer-1       |
+--------------------------------+
  | precisa ajuste -> revisar <= 3 -> step 2
  | passou
              v
+--------------------------------+
| 4. Escrever delivery-N.md      |
|    log -> run-log.md           |
+--------------------------------+
              |
              v
+--------------------------------+
| 5. Gate de entrega             |
|    veredicto: reviewer-1       |
+--------------------------------+
  | precisa ajuste -> revisar <= 3 -> step 4
  | passou
              v
+--------------------------------+
| 6. Output final                |
|    todos os gates limpos       |
+--------------------------------+

Para: gates OK | max iterações | sem progresso x2 | cap de budget

A entrevista em sete estágios

1. Goal — guiado para outcome, escopo, contexto e estado final
2. Verificação — tipada como programática, judge ou humana
3. Modelo host — qual CLI dirige o loop
4. Council — reviewer/judge de uma família de modelo diferente
5. Gates & controle — caps de revisão, detecção de no-progress, budget
6. Confirmação — preview ASCII do fluxo
7. Emitir/rodar — escrever artefatos e opcionalmente executar

Três caminhos de execução

Caminho	Quando	Como
/goal	Loop simples, sem review cross-model	/goal --max 12 <definition_of_done>
Pipeline de subagents	Review cross-model necessário	Review loops nativos do Kiro com trigger NEEDS_CHANGES
Runner Python	Externo, agendado ou CI	python3 ./loop-architect-output/run-loop.py

Artefatos Emitidos

Arquivo	Propósito
loop.yaml	Spec do loop (autoria humana)
loop.resolved.json	Compilado, validado — o runner lê isso
LOOP.md	Resumo legível + flow ASCII
RUN_IN_SESSION.md	Prompt de handoff para execução in-session
run-loop.py	Runner Python portável
loop-workspace/	Diretório de trabalho com state e logs

Detecção de Modelos

Loop Architect detecta CLIs instaladas e suas capacidades:

python3 ~/.kiro/skills/loop-architect/scripts/looper.py detect-models

Kiro CLI é detectado com todas as capacidades: headless, goal, subagent, review_loop.

vs /goal e Ralph Loop

	/goal	Ralph Loop	Loop Architect
Camada	execução	execução (spec tasks)	design (pré-voo)
Coacheia goal	não	não	sim
Verificação tipada	não	auto-correção	programática / judge / humana
Review cross-model	não	não	sim, por padrão
Artefato portável	não	não	loop.yaml + spec compilada

📄 Documentação completa no GitHub