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Agent Skill · 开发

iteration-manager(迭代管理器)

iteration-manager 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

iteration-manager 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 21,446。

总安装 188周安装 8GitHub Stars 2下载 66核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:iteration-manager(迭代管理器)
来源仓库:https://github.com/cycleuser/skills
仓库路径:skills/iteration-manager
安装命令:
npx skills add https://github.com/cycleuser/skills --skill iteration-manager
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cycleuser/skills --skill iteration-manager

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,以及是否会触发联网或文件读写。注意检查是否会触发命令执行或高风险操作。

iteration-manager 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/iteration-manager

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cycleuser/skills --skill iteration-manager;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

iteration-manager 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cycleuser/skills --skill iteration-manager。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

iteration-manager 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

iteration-manager 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

iteration-manager 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

iteration-manager 用的人多吗?

公开数据是累计安装 188 次,近一周安装 8 次,下载 66 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

iteration-manager 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
iteration-manager

迭代管理器 · 本页

1882只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Iteration Manager

Supervises iterative testing, verification, and improvement of code.

Quick Commands

The iteration manager provides four commands. The /iterate <n> command runs n iterations of the test-improve cycle. The /iterate stop command stops the current iteration loop. The /iterate status command shows current iteration status. The /iterate report command generates a comprehensive report.

Iteration Workflow

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ITERATION CYCLE                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌────────┐│
│  │  TEST    │───▶│ ANALYZE  │───▶│ SUGGEST  │───▶│ APPLY  ││
│  │          │    │          │    │          │    │        ││
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └────────┘│
│       │                                                   │ │
│       │              ┌──────────┐                         │ │
│       └──────────────│ VERIFY   │◀────────────────────────┘ │
│                      │          │                           │
│                      └──────────┘                           │
│                            │                                 │
│                      ┌─────▼─────┐                          │
│                      │ CONVERGE? │                          │
│                      └─────┬─────┘                          │
│                     YES    │    NO                           │
│                      ┌─────┴─────┐                          │
│                      ▼           ▼                          │
│                   [DONE]    [NEXT ITERATION]                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Iteration Process

Step 1: Execute Tests

# Run all tests
pytest tests/ -v --tb=short

# Run with coverage
pytest tests/ --cov=package --cov-report=term-missing

# Run specific test categories
pytest tests/ -m "not slow"  # Skip slow tests

Step 2: Analyze Results

Collect and analyze:

  • Test pass/fail rates
  • Coverage percentages
  • Error patterns
  • Performance metrics

Step 3: Generate Suggestions

Based on analysis, suggest improvements:

  • Bug fixes for failing tests
  • Code coverage improvements
  • Performance optimizations
  • Code style improvements

Step 4: Apply Changes

Implement suggested improvements and verify.

Step 5: Verify & Iterate

Compare with previous iteration and decide to continue or stop.

Quality Metrics

Primary Metrics

Primary metrics track the most important quality indicators. Test pass rate has a target of 100% with 40% weight. Code coverage has a target above 80% with 30% weight. Lint score has a target of 0 errors with 15% weight. Type check has a target of 0 errors with 15% weight.

Secondary Metrics

Secondary metrics provide additional quality signals. Test duration target is under 60 seconds. Code complexity target is under 10. Documentation coverage target is above 50%.

Iteration Report Format

# Iteration Report - Run #N

## Summary

| Metric | Previous | Current | Change |
|--------|----------|---------|--------|
| Pass Rate | 85% | 92% | +7% |
| Coverage | 72% | 78% | +6% |
| Errors | 5 | 2 | -3 |

## Issues Found

### Critical
- [Issue 1]: Description

### Major
- [Issue 2]: Description

### Minor
- [Issue 3]: Description

## Improvements Applied

1. Fixed [bug] in module X
2. Added test for Y
3. Refactored Z

## Next Iteration Focus

- [ ] Address remaining coverage gaps
- [ ] Fix failing edge case tests
- [ ] Improve performance of slow tests

## Convergence Check

- Score: 92/100
- Trend: Improving
- Recommendation: Continue iteration

Convergence Detection

Stop iteration when:

  1. All tests pass AND coverage > 80%
  2. No new issues detected for 2 consecutive iterations
  3. Improvement rate < 1% for 3 consecutive iterations
  4. User-specified iteration count reached

Usage Examples

Basic Iteration

User: Run 5 iterations on the current project

Agent: Starting iteration cycle...

Iteration 1/5:
- Tests: 45/50 passed (90%)
- Coverage: 68%
- Errors: 3
- Applying fixes...

Iteration 2/5:
- Tests: 48/50 passed (96%)
- Coverage: 74%
- Errors: 1
- Applying fixes...

Iteration 3/5:
- Tests: 50/50 passed (100%)
- Coverage: 82%
- Errors: 0
- Convergence detected!

Final Report:
- Total iterations: 3
- Time: 5 minutes
- Improvements: 12 fixes applied

Focused Iteration

User: Iterate until test coverage reaches 90%

Agent: Starting coverage-focused iteration...

Iteration 1: Coverage 68% → 72%
Iteration 2: Coverage 72% → 78%
Iteration 3: Coverage 78% → 83%
Iteration 4: Coverage 83% → 88%
Iteration 5: Coverage 88% → 91%

Target reached! Coverage: 91%

Stop and Resume

User: /iterate stop

Agent: Iteration stopped at #3
- Current state saved
- Resume with /iterate resume

User: /iterate resume

Agent: Resuming from iteration #3...

Rules

Integration with Other Skills

The iteration manager integrates with other skills. The python-project-developer skill uses test patterns and ToolResult. The software-planner skill validates documentation requirements. The commit skill auto-commits improvements.

Best Practices

Five practices guide effective iteration. First, start with baseline by running initial tests to establish metrics. Second, focus on one area by prioritizing critical failures first. Third, track progress by comparing metrics across iterations. Fourth, know when to stop by avoiding over-optimization. Fifth, document changes by keeping track of what was improved.

平台分布

Codex

37.76%
按下载量换算25

Claude

29.04%
按下载量换算19

Cursor

17.43%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.52%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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