power-iterate

v2026.09.24

Fully autonomous continuous iteration skill that works until time or token budget is exhausted. Triggers when: User requests power iteration, continuous development, uninterrupted work, or sets explicit time or token budgets. Commands: - /强力迭代 <任务> [预算] - Start power iteration - /power-iterate <task> [budget] - Start power iteration (English) Capabilities: Fully autonomous decision-making without user confirmation, automatic requirement understanding and evaluation design, automatic iteration path planning, time/token budget management, periodic progress reporting

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安装命令
npx skhub add cycleuser/power-iterate
Markdown
SKILL.md

Safety Rules

参见 _shared/core/safety-rules.md — 所有安全规则从共享层加载,避免跨技能重复维护。

Quick Commands

CommandDescription
/强力迭代 <任务> [预算]Start fully autonomous power iteration
/power-iterate <task> [budget]Start power iteration (English)

Power Iterate 强力迭代 v2.1

全自主持续迭代技能。自动理解需求、自动设计评估、自动规划迭代、自主执行直到预算耗尽。

核心原则:先做再说

四不原则

不询问:遇到选择立即用最佳实践决定,不等待用户。 不澄清:需求不明确时自行假设并标注,标注"[假设]"。 不中断:遇到错误记录并继续,不卡住。 不汇报中间过程:只在每5个任务或5分钟时汇报进度。

决策优先级

安全第一:选择最安全、最标准的实现方式。 简洁优先:简单方案优于复杂方案。 增量验证:每完成一个模块立即验证。 记录一切:所有假设和决策记录在案。

完整工作流程

接收任务 → 自主理解 → 设计方案 → 分解任务 → 执行循环 → 终止保存

阶段1:自主理解(不询问用户)

输入:用户的一句话或一段描述。

处理步骤:

  1. 提取关键实体:技术栈、功能需求、约束条件。
  2. 补充默认值:
    • 技术栈未指定 → 选择最主流的(如Python)
    • 架构未指定 → 选择最简单的可行架构
    • 风格未指定 → 采用业界最佳实践
  3. 标注假设:所有自行补充的内容标注[假设:原因]
  4. 输出理解文档

需求理解文档格式:

核心目标:一句话总结 技术栈:自主选择或用户指定 功能范围:理解后的范围 约束条件:列出的约束

假设清单:列出所有假设及理由

阶段2:自主设计评估方案(不询问用户)

自动设计评估指标:

CLI工具:功能正确性(参数解析正确,输出符合预期)、错误处理(无效输入有合理错误提示)。

Web应用:API正确性(端点返回正确状态码和数据格式)、数据层(CRUD操作正确)。

库/SDK:API设计(直观、一致、文档完善)、测试覆盖(核心函数有单元测试)。

通用:代码质量(无明显代码异味)、可运行性(代码可直接运行无语法错误)。

自动生成测试方案:

验证方法包括:语法检查(无语法错误)、导入检查(所有依赖可导入)、基本功能(核心功能可执行)、错误处理(无效输入有错误提示)。

成功标准:语法检查通过、基本功能可运行、错误处理完善。

阶段3:自主规划迭代(不询问用户)

迭代规划模板:

第一轮迭代(15分钟内),目标:最小可运行版本。任务1(5min,创建项目结构)、任务2(5min,实现核心功能)、任务3(5min,基本验证)。

第二轮迭代(如有时间),目标:功能完善。任务4(10min)、任务5(10min)。

第三轮迭代(如有时间),目标:质量提升。任务6(10min)、任务7(10min)。

阶段4:执行循环

执行流程:获取任务 → 执行 → 验证 → 记录 → 检查预算 → 继续或终止

执行规则:

不等待确认:获取任务后立即执行。 快速验证:每任务后做最小验证(语法、导入、基本运行)。 错误处理:语法错误立即修复(最多2次)、逻辑错误记录并标记[待修复]继续、环境错误记录并标记[环境问题]继续。 定期同步:每5个任务或5分钟输出进度。

预算管理

预算级别

tiny:10min,20k token,适用场景为验证概念、最小demo。 small:30min,50k token,适用场景为小功能、单一模块。 medium:60min,100k token,适用场景为中等项目。 large:120min,200k token,适用场景为复杂项目。 xlarge:240min,500k token,适用场景为完整系统。

预算检查时机

每任务完成后检查、每5分钟强制检查、达到80%时减速详细检查。

终止决策

时间剩余>20%且Token剩余>25%时全速执行;时间剩余10-20%且Token剩余15-25%时正常执行;时间剩余5-10%且Token剩余10-15%时只做P0任务;时间剩余<5%或Token剩余<10%时立即终止并保存。

终止处理

终止前动作(按顺序执行)

停止获取新任务 → 完成当前任务的验证 → 保存所有文件 → 生成最终报告 → 输出待完成任务清单

最终报告模板

会话ID、开始时间、结束时间、总耗时、Token消耗。

完成情况:完成度百分比、效率评分(分数和等级)。

已完成:列出已完成的全部任务。

未完成:列出未完成的任务及状态/完成度。

假设清单:列出所有假设。

生成的代码:列出所有生成的文件。

下一步建议:列出后续建议。

使用示例

/强力迭代 构建一个CSV分析CLI /power-iterate Implement user authentication --budget medium /强力迭代 开发一个博客系统 --time 90

Rules

  • rules/task-decomposition.md:任务分解规则
  • rules/autonomous-loop.md:自主执行循环
  • rules/budget-manager.md:预算管理规则
  • rules/anti-aigc.md - 流程文档反AIGC检测规则

配置选项

参数默认值说明:

time_limit:30,时间限制(分钟)。 token_limit:100000,Token限制。 budget_level:medium,预算级别,可选 tiny/small/medium/large/xlarge。 max_iterations:50,最大迭代次数。 checkpoint_interval:5,检查点间隔(任务数)。

Anti-Patterns / 反模式

违规严重度后果
无预算上限的无限循环 (while(true) without budget)CRITICAL资源耗尽,系统崩溃
跳过回滚检查点CRITICAL错误无法恢复
不报告进度 (静默迭代)HIGH用户不知道状态
在迭代中不检查质量指标HIGH可能在错误方向浪费预算
单次迭代做太多变更HIGH难以定位引入的问题
不设置最大迭代次数HIGH永远不会终止
Token预算设置为远超实际的数字MEDIUM预算抑制机制失效

常见问题与排查

迭代陷入死循环

  • 症状: 同一任务反复修改但质量不提升
  • 解决: 检查收敛检测阈值,增加 --threshold 5 增加敏感度;手动中断并指定新策略

预算快速耗尽

  • 症状: 仅完成1-2轮迭代即耗尽token预算
  • 解决: 使用 --budget high 增加预算;缩小任务范围;优化每次迭代的代码变更量

评估指标不准确

  • 症状: 质量指标显示良好但实际效果差
  • 解决: 添加人工验收指标;调整指标权重;增加边界情况测试

边界情况

  • 单文件项目: 迭代粒度缩小到函数级别,不做模块级重构
  • 超大型项目: 指定 --scope <module> 限定迭代范围
  • 跨语言项目: 每种语言独立评估指标,汇总时取加权平均
  • 历史代码退改: 检测到回退时自动创建检查点,支持回滚

AIGC检测意识

强力迭代的决策假设和状态报告必须具体可执行,不能用"假设用户需要X"。参见 rules/anti-aigc.md 了解流程文档的反AIGC规则。

核心要求:

  • 假设必须标注[假设:理由]:不写"使用Python",写"[假设:用户未指定技术栈,Python生态最成熟]"
  • 最终报告必须包含具体完成度和待改进项,不用"进展顺利"

版本历史

版本日期变更
2.0.02026-04-01重构为自主迭代框架
2.1.02026-05-09添加安全规则、边界情况、排查指南

See Also / 相关技能

  • /修仙 from sleepless — 不眠不休执行,支持长时间迭代会话 / Non-stop execution for extended iteration sessions
  • /自控 from zi-kong — 跨会话记忆,支持长周期迭代 / Cross-session memory for long-running iterations
  • /iterate from iteration-manager — 迭代中的质量指标追踪 / Quality metrics tracking during iteration
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版本
最新版本元数据

版本

v2026.09.24

发布时间

Sep 24, 2026

分类

未分类

许可证

GPL-3.0

源路径

skills/power-iterate

默认分支

main

最新提交

d57a35e

Tree SHA

02d9442