К основному содержанию
скилл CX Codex

gauntlet-loop — скилл для Claude Code: промпт-цикл до победы

Превращает любую цель в короткий промпт, который заставляет агента гонять работу по кругу, пока результат не побьёт реальный эталон.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add robonuggets/gauntlet-loop --skill gauntlet-loop -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает gauntlet-loop

Скилл берёт вашу задачу и возвращает один готовый к вставке промпт. Внутри него агент задаёт планку качества, режет работу на мелкие куски, которые можно оценить по отдельности, и на каждый кусок запускает сборщика и отдельного злого критика со свежим контекстом. Критик смотрит на реальный результат, ставит его рядом с эталоном вслепую, без подписей, и говорит, что лучше.

Главное здесь — планка. Она должна быть названа конкретно, её нужно реально достать и с ней можно сравнивать бок о бок. Если эталон слишком лёгкий, цикл выйдет уже на первом круге, поэтому скилл советует брать самый трудный из достижимых. Когда у цели есть измеримая половина — время загрузки, счёт в бенчмарке, число слов — её называют рядом с эталоном.

Промпт выходит коротким, около 120–180 слов, без списков и заголовков. Строки /loop и ultracode — это возможности Claude; для других агентов их меняют на обычную просьбу крутить цикл и запускать сборщиков с критиками параллельными субагентами. Бюджет или потолок стоимости скилл добавляет только тогда, когда вы сами его назвали — своего лимита по умолчанию нет.

Какие задачи решает

  • превратить расплывчатую цель в готовый промпт для агента
  • задать измеримую планку качества вместо «сделай красиво»
  • разбить работу на куски, которые можно судить по отдельности
  • запустить сборщика и злого критика на каждый кусок
  • сравнить результат с эталоном вслепую и найти главный разрыв

Примеры запросов агенту

  • /gauntlet-loop лендинг для бегового бренда, спортивный, зелёный и тёмный
  • gauntlet this: объяснялка про векторные базы на 2000 слов для не-инженеров
  • loop until it beats X — сделай промпт под мой репозиторий

Как установить gauntlet-loop

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add robonuggets/gauntlet-loop --skill gauntlet-loop -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/gauntlet-loop/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gauntlet-loop/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Похожие

continuous-agent-loop affaan-m Скилл задаёт схему автономного цикла агента: выбор режима, контроль качества, прогон evals и выход из сбоев. Пригодится, когда агент работает без присмотра. CX Codex +1 4 500установок agent-harness Alireza Rezvani Проводит цель через план задач, выполнение и машинную проверку, а при исчерпании лимитов передаёт решение человеку. Подойдёт для работы, которую нужно закрыть с проверенными результатами. 68установок mantis-reflect официальный google Разбирает логи выполнения субагентов Mantis, находит ошибки и ложные допущения, после чего сохраняет выводы в workspace/learnings.jsonl. CX Codex +1 1 500установок cancel-ralph cursor Останавливает запущенный цикл Ralph и очищает временные файлы состояния. Пригодится, когда агент зациклился или задачу нужно прервать вручную. CX Codex +1 901установок grinding-until-pass spencerpauly Скилл заставляет агента крутить цикл «правка → запуск → проверка» до тех пор, пока тесты не пройдут, сборка не соберётся или линтер не замолчит. CX Codex +1 548установок loopify coreyhaines31 Помогает превратить «эту задачу надо гонять регулярно» в рабочий цикл: выбирает ритм, следит за идемпотентностью и ставит условие выхода. CX Codex +1 337установок

Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →

Вопросы о gauntlet-loop

Как установить gauntlet-loop в Claude?

Выполните npx skills add robonuggets/gauntlet-loop --skill gauntlet-loop -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/gauntlet-loop/SKILL.md.

Что делает gauntlet-loop?

Он не делает работу сам, а пишет один короткий промпт для свежей сессии агента. В этом промпте агент ставит планку, делит задачу на куски и гоняет сборщика с критиком, пока результат не побьёт эталон вслепую.

Для каких агентов подходит скилл?

Кроме Claude есть установка для Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI и OpenCode. Строки /loop и ultracode работают только в Claude, для остальных агентов их заменяют на просьбу крутить цикл с параллельными субагентами.

Исходный текст

SKILL.md · CC-BY-4.0
---
name: gauntlet-loop
description: Turns any goal into one short, paste-ready "gauntlet loop" prompt - a prompt that makes an agent set a concrete quality bar, split the work into small judgeable pieces, run a builder and a separate harsh critic on each, compare blind against the bar, and loop until it wins. Works for builds, writing, code, research, or design. Triggers on "/gauntlet-loop", "gauntlet loop", "gauntlet this", "make a gauntlet prompt", "loop until it beats X".
---

# Gauntlet Loop

The user gives a goal. You give back ONE short prompt they can paste into a fresh agent session.

You are not doing the work. You are writing the prompt that makes another agent grind on the work until it beats a real reference.

## Flow

1. **Read the goal.** One line restatement in your head, not on screen.
2. **Set the bar.** If the user supplied a reference, use it. If not, offer **2 or 3 candidate bars**, one line each, and stop. Wait for their pick. Do not write the prompt yet.
3. **Write the prompt.** One block, paste-ready, no preamble, no headings inside it, no narration after it.
4. **Offer to run it.** One flat line under the prompt: "I can run this here." Not a question.

If they say run it, you become the lead agent and follow the prompt you just wrote.

## The bar is the whole trick

Everything else in a gauntlet loop is scaffolding. The loop only produces quality if the thing it compares against is real.

A bar has to pass three tests:

- **Named.** A specific thing, not a category. "Stripe's pricing page" works. "Award-winning SaaS sites" does not.
- **Fetchable.** The critic can actually get it - screenshot the live page, read the published piece, run the binary, open the repo, watch the footage. If the agent cannot obtain it, it will hallucinate the comparison.
- **Comparable.** Both can sit side by side and a judge can pick one. If you cannot imagine the A/B, it is not a bar.

Bars by goal type:

| Goal | Bar that works |
|---|---|
| Website, app, UI | The live site of a specific best-in-class product, screenshotted at the same viewport |
| Game, 3D, visual | Real footage or screenshots from a named shipped title |
| Writing | A specific published piece by a named author or publication, same length and format |
| Code, tooling | A named repo's implementation, plus its benchmark or test suite as the measurable half |
| Research, analysis | A named analyst report or a paper's methods section, judged on rigour and coverage |
| Deck, doc, deliverable | A real artifact from a firm known for it, same page count |

When you propose bars, prefer the hardest one the agent can genuinely reach. A bar that is too easy makes the loop exit on round one.

If the goal has a measurable half (load time, token cost, benchmark score, word count, pass rate), name it alongside the reference. Taste plus a number beats taste alone.

## Prompt template

Adapt the wording every time. Fill the brackets, keep it short, keep the last line.

```
Build [GOAL].

The bar is [BAR]. Get the real thing first and compare against it directly, not against a description of it.

Break this into the smallest pieces that can be improved and judged on their own. For each piece, fan out a builder and a separate critic with fresh context. The critic inspects the actual output, puts it next to the bar blind with the labels stripped, says which one is better, and names the single biggest remaining gap. Then it goes back to the builder.

The critic should be a harsh critic. Praise is not useful. If ours does not win, it keeps going.

/loop on each piece until the critic picks ours blind. Do not stop before that.

Keep a live progress page updating as the work evolves so I can watch it.

Fan out subagents and ultracode.
```

Rules for what you fill in:

- Bake the bar in as a concrete, fetchable thing. URL, product name, repo, title.
- Add a budget or cost ceiling line **only if the user named one**. No default cap.
- Add tool names only if the goal needs them (image or video generation, a browser, a deploy target).
- Everything else stays out. No architecture, no file layout, no decomposition, no round count, no stack choice unless the user demanded it. The agent decides those, and it decides better than a spec written before the work started.

## Length and voice

Short. Around 120 to 180 words. If the prompt needs a heading to stay readable, it is too long.

Plain sentences. No bullet lists inside the prompt. It should read like someone telling an agent what perfect looks like and refusing to accept less.

## Portability

`/loop` and `ultracode` are Claude Code features. `/loop` reruns the prompt on an interval or lets the model pace itself. `ultracode` opts the turn into multi-agent orchestration.

For any other agent, swap the last two lines for: "Keep looping until the critic picks ours. Run the builders and critics as parallel subagents." The structure carries over unchanged.

## Two filled examples

**Visual goal.** User: "landing page for my running brand, athletic, green and dark, has to feel alive."

Bars offered: A) Nike's current running campaign page B) On Running's homepage C) Gymshark's product landing page. User picks A.

```
Build a landing page for a running brand. Athletic, peak performance, green and dark, energetic, aimed at a young healthy audience. It needs to be interactive and visually unmistakable.

The bar is Nike's current running campaign page. Screenshot it at desktop and mobile and compare against those directly, not against a description of them.

Break this into the smallest pieces that can be improved and judged on their own - hero, motion, type, colour, imagery, interaction, mobile. For each piece, fan out a builder and a separate critic with fresh context. The critic opens the real page in a browser, puts our screenshot next to Nike's blind with the labels stripped, says which is better, and names the single biggest remaining gap. Then it goes back to the builder.

The critic should be a harsh critic. Praise is not useful. If ours does not win, it keeps going.

/loop on each piece until the critic picks ours blind. Do not stop before that.

Keep a live progress page updating as the work evolves so I can watch it.

Fan out subagents and ultracode.
```

**Non-visual goal.** User: "a 2000-word explainer on vector databases for non-engineers."

Bars offered: A) a specific Stripe engineering blog explainer B) a named Julia Evans post C) the Wikipedia article plus a comprehension test. User picks B.

```
Write a 2000-word explainer on vector databases for readers who are smart but not engineers.

The bar is Julia Evans' writing on hard technical topics. Pull three of her actual posts and compare against them directly, not against a description of her style.

Break this into the smallest pieces that can be judged on their own - the opening, each explanation, the diagrams, the analogies, the ending. For each piece, fan out a writer and a separate critic with fresh context. The critic reads ours and hers blind with the bylines stripped, says which one a non-engineer would understand faster, and names the single biggest remaining gap. Then it goes back to the writer.

The critic should be a harsh critic. Praise is not useful. If ours does not win, it keeps going.

/loop on each piece until the critic picks ours blind. Do not stop before that.

Keep a live progress page updating as the work evolves so I can watch it.

Fan out subagents and ultracode.
```

## What breaks a gauntlet loop

- **A vague bar.** The critic invents a comparison and approves everything. Most common failure by far.
- **The builder judging its own work.** The critic must be a separate agent with fresh context. It should not know how hard the builder tried.
- **A soft critic.** Say "harsh" in the prompt and give it a binary job: which one is better, A or B. Scores out of 10 drift upward every round.
- **Named exit after N rounds.** The exit is winning the comparison, or the user stopping the run. Never a round count.
- **Over-specifying.** Every extra instruction is one fewer decision the agent makes with its own judgment. Minimal wins.

© robonuggets · CC-BY-4.0 · robonuggets/gauntlet-loop

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой