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loopforge
Loopforge:把模糊工作流整理成可复用的 AI Agent 工作流循环规范和提示词。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
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Loopforge:把模糊工作流整理成可复用的 AI Agent 工作流循环规范和提示词。
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GEO 内容优化:调整文章结构,让内容更容易被 AI 搜索引用。
Grok X 实时抓取:让 Claude 调用本地 grok-build 获取真实 X (Twitter) 帖子。 X 模式必须优先驱动 Grok 原生 X 工具族:x_keyword_search、x_semantic_search、 x_user_search、x_thread_fetch;必要时再用 web_search/open_page 交叉验证。 返回带 @用户名、点赞/浏览数、链接、时间的真实帖子。复用用户已登录的 grok.com 订阅, 调用零额外成本(不像 MCP 方案要 xAI API key 按 token 付费)。 三种模式:x(X 实时抓取,主力)、ask(把 Grok 当独立第二意见)、continue(续接追问)。 当用户需要真实 X/Twitter 实时数据时使用,例如: 问问 grok X 上在聊什么、让 grok 搜 X 上对某事的实时讨论、grok 看看 @某账号最近发了什么、 X 上现在怎么说、X 实时热点、X 实时趋势、ask grok what X is saying about、 grok 第二意见、consult grok。 排除(不要触发本 skill):写 X 推文 → 用 x-twitter-writer;大规模历史语料采集 → 用 x-sousuo;泛网络调研 → 用 smart-research。本 skill 的差异点是 Grok 对公共 X 搜索 工具有原生路径,适合可复核的 X 话语采样;不是 firehose,也不是事实裁判。 没有"公共 X 搜索 / X 实时反馈 / thread 上下文"诉求时不要用它。
网红评估:分析社交账号公开数据,计算评分,辅助筛选 KOL 合作对象。
LinkedIn 帖子创作:根据品牌调性和主题生成专业帖子,并支持反馈优化。
SEO 分析:检查网站结构、技术指标和内容质量,输出搜索优化建议。
社交趋势监控:追踪多平台热点,生成趋势报告和内容机会判断。
| name | loopforge |
| description | Loopforge:把模糊工作流整理成可复用的 AI Agent 工作流循环规范和提示词。 |
| metadata | {"lifecycle_stage":"library","context_budget_tier":"production","source_inspiration":"Forward Future Loop Library, qiaomu-goal-meta-skill, yao-meta-skill"} |
把模糊工作流锻造成可复用的 AI Agent 工作流循环规范。
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Extract: convert notes, transcripts, prompts, artifacts, or history into a loop spec.Forge: create a new loop spec from the user's intended recurring workflow.Doctor: audit and minimally repair an existing loop spec.Package: prepare a loop spec for reuse or publication.Do not handle:
/goal writing; use a goal skill when availableAsk one high-leverage question by default; ask up to three only when answers materially change the spec. Default only when grounded or safe no-op. Ask for permissions, security, production writes, external messages, private data, and validation.
references/loop-vs-goal-sop-checklist.md.references/loop-spec-v1.md.references/loop-doctor.md.references/case-patterns.md and references/templates.md.Return one:
loop-spec-v1 YAML or JSON spec, followed by a copy-ready Loop Prompt companion unless the user asks for machine-only outputReady, Repair needed, or Not actually a loopEvery spec must satisfy references/loop-spec-v1.md: identity, trigger/exclusion, inputs, authority, state, round, next_action_rule, working_signal, acceptance_gate, terminal states, outputs, provenance, and optional execution_handoff.
When outputting YAML/JSON, also finish with the module-based Loop Prompt from references/templates.md. YAML/JSON is the source; the prompt is the copy/use entry.
For YAML/JSON specs, run:
python3 scripts/lint_loop_spec.py <spec-file>
Use --profile template for reusable templates with declared placeholders. Use --profile runnable when the loop is ready to run and placeholders must be gone.
If the linter fails, fix the spec before presenting it as ready.