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debugtalk/LetsGoal

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LetsGoal

目标导向的 Agent 自循环框架。用户给出目标和成功标准,系统自主完成 Plan → Execute → Evaluate → Repair → Report 五阶段闭环,仅在关键决策点引入人工。

痛点 & 洞察

当前 AI 辅助的典型工作模式:

目标 → AI 规划/执行 → 人工检查 → 反馈纠偏 → AI 再执行 → ... → 人工验收 → 完成

人工在整个过程中基本处于值守状态,随时待命响应反馈,非常低效。但回顾人工在其中的实际作用,主要分两类:

类型 开发调试 数据采集 模型调优 性质
操作反馈 试跑验证、报错反馈 检查采集结果、补采指令 检查评测结果、重跑指令 机械性,只是闭合反馈环
方向把控 方案 review、路线选择 采集目标定义、验收标准 调优方向、人工归因纠正 需要判断力,体现人的价值

核心洞察:操作反馈类的工作,人在其中几乎是机械的中转站——完全可以自动化。真正需要人的是方向把控。当前提效瓶颈在于:过程不可追溯 → 不敢放手 → 只能值守 → 介入了又信息不足 → 效率低,形成恶性循环。

目标 & 思路

构建目标导向的 Agent 自循环框架——用户只需给出目标和成功标准,系统自主完成规划、执行、评估、修正和汇报,仅在关键决策点引入人工判断。

Plan(规划)→ Execute(执行)→ Evaluate(评估)→ Repair(修复)→ Report(汇报)

核心设计原则

  1. 操作反馈自动化 — 试跑、验证、修 bug 等机械性闭环由系统自动完成
  2. 方向把控聚焦 — 人工只在方案 review、路线选择等关键决策点介入
  3. 过程可追溯 — 阶段性结论结构化记录,过滤过程噪音
  4. 主动通知 — 需要人关注时主动推送,附带决策所需上下文和选项

方案设计

自循环引擎

五阶段闭环,三个方向通用:

用户输入目标 + 成功标准
  ↓
Plan     解析目标 → 结构化任务定义 → 确认评估标准
  ↓
Execute  调用方向配置的工具执行
  ↓
Evaluate 对照标准评估结果(L0→L1→L2→L3 逐层晋级)
  ↓
  ├─ 通过 → Report
  └─ 失败 → Repair
              ↓
         归因 → 修复 → 回到 Evaluate
              ↓
         无法修复 → Report(升级人工)
  ↓
Report   推送摘要;判断是否需要人工决策
  ↓
  ├─ 通过 → 完成
  └─ 需要继续 → 回到 Execute

三个方向

共享同一引擎,差异通过方向配置承载:

维度 开发调试 数据采集 模型调优
评估重点 测试/lint/类型/效果 条数/字段/时效 成功率/指标/副作用
修复策略 修bug→重构→补测试 重试→补采→降级 自动调优→回滚
产物 代码 commit + 测试报告 JSONL + 报告 Skill/Prompt + 评测报告
  • 开发调试(✅ M1-M4 可用):需求 → 编码 → 验证 → 修复
  • 数据采集(⏳ M5 规划):目标 → 采集 → 校验 → 补采
  • 模型调优(⏳ M6 规划):评测集 → 评测 → 归因 → 调优

完整设计文档见 docs/design.md

QuickStart

使用

在 Claude Code 终端或飞书机器人中调用 /letsgoal,描述目标即可:

/letsgoal 实现 fizzbuzz 函数,通过所有测试用例

也可以在对话中提供任务文件,系统自动解析:

/letsgoal 开始执行任务 @request.md

系统自动进入 Plan → Execute → Evaluate → Repair → Report 闭环,仅在关键决策点通知你。

任务文件格式

directions/development/templates/request.md。关键字段:

## 目标
实现 fizzbuzz 函数,通过所有测试用例。

## 项目根目录
/home/user/projects/my-app

## 约束
- 使用 JavaScript
- 不引入新的运行时依赖

## 禁止改动
- package.json
- test/

## 配置
task_type: feature
language: javascript
success_criteria:
  hard_gates: [test]
loop_config:
  max_iterations: 3

开发

npm install          # 安装依赖
npm run check        # 编译检查

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目标导向的 Agent 自循环框架。用户给出目标和成功标准,系统自主完成 Plan → Execute → Evaluate → Repair → Report 五阶段闭环,仅在关键决策点引入人工。

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