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繰り返しの新鮮で中立的なQAエージェントを実行するためのポータブルプロンプトパターン ループ。 ファイル、差分、ログ、テストを見直しることができるコーディングエージェントで動作します。 出力、または生成されたアーティファクト、および複雑なバイブ・コードされたプロジェクトが維持するのを助けて下さい 偏見セルフチェックで立ち往生するのではなく、新しいバグをサーフィン.

問題

自己レビューでAIコーディングエージェントが便利ですが、後者のデバッグパス 頻繁により少なく有効になります。 エージェントが事前の仮定を見たら、 疑われた修正、または前の結論、それは同じを点検し続ける傾向にあります バグの異なるクラスを見逃し、エリア。

複雑なプロジェクトでは、より強いパターンが繰り返されたQAパスを実行することです。 会話履歴のない新鮮なエージェント。 各パスのみの受け取り 元の条件、点検する具体的なアーティファクトおよびauthoritative コンテキスト。 プロンプトは、既知の疑惑に対する査読者をリードしないようにする必要があります 期待される結果。

これが提供するもの

• 独立したQAエージェントのための中立的なレビュープロンプト構造。
• 元の目標、レビューターゲット、およびコンテキストソース間のハード分離。
• 疑わしいバグの漏洩、修正の意図、事前の意見、または 期待される結論.

Autonomous QA Loop

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A portable prompt pattern for running fresh, neutral QA agents in repeated loops. It works with coding agents that can review files, diffs, logs, test output, or generated artifacts, and helps complex vibe-coded projects keep surfacing new bugs instead of getting stuck in biased self-checks.

Problem

AI coding agents are useful at self-review, but their later debugging passes often become less effective. Once an agent has seen prior assumptions, suspected fixes, or earlier conclusions, it tends to keep checking the same areas and miss different classes of bugs.

For complex projects, the stronger pattern is to run repeated QA passes with fresh agents that have no conversation history. Each pass should receive only the original requirement, the concrete artifacts to inspect, and authoritative context. The prompt must avoid leading the reviewer toward known suspicions or expected findings.

What This Provides

• A neutral review prompt structure for independent QA agents.
• A hard separation between original goal, review target, and context sources.
• Rules that prevent leaking suspected bugs, intended fixes, prior opinions, or expected conclusions.
• A repeatable QA-loop pattern: split broad scopes by module, run fresh agents, triage the combined findings, then run another fresh neutral pass.
• Lightweight validation guidance that keeps QA focused on necessary core behavior instead of heavyweight audit gates or process-only safeguards.
• A plain prompt file plus an optional packaged version for local agent tooling.

Core Prompt

Use PROMPT.md with any agent. The generated QA prompt must contain exactly four top-level sections:

Background
Goal (Original Request)
Review Target
Relevant Context Documents

Run it as a loop: split broad scopes into module-level packets, send each packet to a fresh agent, triage both defects and plausible concerns in the main thread, fix confirmed issues, then start another fresh pass. Repeat until independent passes stop surfacing meaningful defects or concerns. Keep validation lightweight: cover necessary core behavior, and avoid audit gates or process-heavy safeguards unless the original goal or production safety requires them.

Optional Codex Skill Install

Copy the included skill folder into your Codex skills directory:

Copy-Item -Recurse .\autonomous-qa-loop $env:USERPROFILE\.codex\skills\

On macOS or Linux:

cp -R ./autonomous-qa-loop ~/.codex/skills/

Then start a new Codex session so the skill metadata is discovered.

Use it like this:

Use $autonomous-qa-loop to draft a neutral prompt for a fresh independent QA agent.

Repository Layout

.
├── PROMPT.md
├── README.md
└── autonomous-qa-loop/
    ├── SKILL.md
    └── agents/
        └── openai.yaml

License

CC0 1.0 Universal. You can copy, modify, redistribute, and use this prompt pattern for any purpose.

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