Английский | 中

Портативный шаблон быстрого запуска свежих нейтральных QA-агентов в повторных петли. Он работает с агентами кодирования, которые могут просматривать файлы, диффамы, журналы, тесты. выводимые или генерируемые артефакты и помогающие сохранить сложные проекты, кодируемые вибрацией появление новых ошибок вместо того, чтобы застрять в предвзятых самопроверках.

##Проблема

Кодирующие агенты ИИ полезны при самообследовании, но их более поздние отладки проходят. Часто они становятся менее эффективными. Как только агент увидел предыдущие предположения, Предполагаемые исправления или более ранние выводы, как правило, проверяются одинаково. области и пропустить различные классы жуков.

Для сложных проектов более сильная схема заключается в том, чтобы запускать повторяющиеся QA-пропуски с Новые агенты, у которых нет истории разговоров. Каждый пропуск должен получать только оригинальное требование, конкретные артефакты для проверки и авторитетные контекст. Подсказка должна избегать привлечения рецензента к известным подозрениям или ожидаемых результатов.

Что это дает

Нейтральная структура обзора для независимых агентов QA. Жесткое разделение между исходной целью, целью обзора и контекстными источниками. Правила, которые предотвращают утечку подозреваемых ошибок, предполагаемых исправлений, предварительных мнений или ожидаемых выводов.

Autonomous QA Loop

English | 中文

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.

中文