AAR Loop — скилл
Скилл разбирает сессию агента по четырем вопросам военного разбора и пишет уроки в LESSONS.md, чтобы ошибки не повторялись.
- 106 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Изменения в рабочих файлах агента скилл делает без отдельного ревью
- Уроки в `LESSONS.md` попадают в контекст всех следующих сессий
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/aar-loopОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Изменения в рабочих файлах агента скилл делает без отдельного ревью
- Уроки в `LESSONS.md` попадают в контекст всех следующих сессий
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AAR Loop переносит на работу с агентом метод разбора после действия, принятый в армии США. Команда `/aar-loop` или просьба «проведи AAR» запускает разбор по четырем вопросам: что должно было произойти, что произошло на самом деле, почему расходятся, что делать так же или иначе в следующий раз. Скилл выбирает находки, которые стоит исправить, и сразу вносит правку в ваши скиллы или файлы правил, чтобы исправление уже лежало на месте. Уроки дописываются в постоянный файл `LESSONS.md`, который следующая сессия читает при старте. Это ручная версия Reflexion: рефлексию запускаете вы раз за сессию, а файл служит буфером памяти. Для записи урока есть вспомогательный скрипт `scripts/append_lesson.py`.
Для кого. Разработчики, которые много работают с агентом и устали видеть одни и те же промахи в каждой новой сессии.
Подходит, если
- После деплоя или долгой задачи нужно зафиксировать, что пошло не так.
- Агент повторяет ошибку, которую уже исправляли в прошлой сессии.
- Правила проекта должны пополняться по итогам каждой работы.
- Команда хочет общий файл уроков, который грузится в начале сессий.
Не подходит, если
- Нужна автоматическая рефлексия без вашего участия: запуск ручной.
- Файлы правил проекта нельзя менять агенту без отдельного ревью.
- Задача разовая и повторов не будет.
Пример запроса к агенту
/aar-loop по сессии с деплоем, запиши уроки и поправь скилл, который привел к ошибке.Ограничения
Скилл работает только в той сессии, которую разбирает, и лишь помнит то, что есть в контексте: потерянные из-за сжатия детали разобрать не сможет. Изменения остаются в рабочем дереве, так что до фиксации их удобно просмотреть через `git diff`. Файл `LESSONS.md` разрастается, и его нужно время от времени прореживать, иначе он займет много контекста. Метод описан и документирован по-английски. Последнее обновление репозитория датировано 26 июля 2026 года, лицензия MIT.
Как отключить. Удалите папку `aar-loop` из каталога скиллов агента. Файл `LESSONS.md` и внесенные правки остаются, их удаляйте вручную.
Частые вопросы
Какие четыре вопроса задает разбор?
Что должно было произойти, что произошло, почему есть разница и что делать так же или иначе в следующий раз.
Куда записываются уроки?
В постоянный файл `LESSONS.md`, который следующая сессия загружает при старте.
Меняет ли скилл мои правила?
Да, но там, где разбор нашел повторяющийся промах. Изменения видны в Git.
Как запустить разбор?
Командой `/aar-loop` или фразой вроде «run an aar» после завершения задачи.
Чем это отличается от Reflexion?
Это ручная версия: рефлексию запускаете вы раз за сессию, а память хранится в `LESSONS.md`, без автоматического цикла.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыSelf-Improving Agent
self-improving-agent
Скилл для OpenClaw: агент записывает ошибки, поправки и недостающие функции в файлы .learnings и переносит проверенное в память рабочей папки
Self-learning
self-learning-skills
Мета-скилл, который после трудной задачи сохраняет найденный рабочий путь в новый скилл или правило для следующих сессий
CLI xskill собирает очищенные траектории сессий Claude Code, Codex и OpenCode и выращивает из них общую библиотеку скиллов.
Скилл agents-meet-rl для Claude Code: справочник по обучению ИИ-агентов с подкреплением, разбор сбоев и выбор фреймворка.
CLI читает локальные сессии Claude Code, Codex и Hermes, находит повторяющиеся сбои и готовит правки на ручное ревью
Скилл ведет читателя по научной статье в шесть шагов, присылая нужные рисунки: от мотивации до разбора примера по коду.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| AAR Loop (эта карточка) | нет | 106 | ||
| claude-reflect | нет | 1 947 | ловит ваши поправки в диалоге и после подтверждения записывает их в CLAUDE.md и AGENTS.md; здесь разбор всей сессии по четырем вопросам | |
| Claude Self-Reflect | нет | не нужна | 230 | локальная память разговоров с поиском по прошлым сессиям; здесь короткий файл уроков и правка правил |
Коротко о README
README объясняет происхождение метода из армии США и сопоставляет его с Reflexion, а установка сводится к вставке адреса репозитория агенту.