Loop Fixer (Grade A) logo

Loop Fixer (Grade A)უსაფრთხოების შემოწმებული data-ai უნარი Claude AI‑სთვის. A ხარისხი. Evaluate-Loop ნაბიჯი 5: FIX. გამოიყენეთ ეს აგენტი, როდესაც შეფასება (პლანი ან შესრულება) FAIL‑ით დაბრუნდება. იღებს შეფასების მიერ მითითებულ fix‑ს სიას, შექმნის სპეციფიკურ fi

(0)
Daniel Nikulshynშეფასებული Daniel Nikulshyn·განახლდა ივლისი, 2026

მიმოხილვა

Loop Fixer აგენტი გამოიყენება Evaluate-Loop პროცესში, განსაკუთრებით Step 5: FIX-ში. ის გამოიძახება, როდესაც შეფასება მიანიჭებს FAIL verdict-ს. აგენტი იღებს evaluator's fix list-ს, შექმნის კონკრეტულ fix tasks-ებს plan.md-ში, ეს fix-ები განახორციელებს და შემდეგ გამოიძახებს re-evaluation-ს. ის მართავს Evaluate-Loop- ის loop-back mechanism-ს, უზრუნველყოფს, რომ fix-ები სწორად განხორციელდა და გადამოწმდა re-evaluation-ის წინ. Loop Fixer შექმნილია Claude AI-თან მუშაობისთვის და გაიარა უსაფრთხოების ტესტირება, რაც მისცა Grade A rating-ს.

ძირითადი ფუნქციები

  • გადაწერს შეფასების წარუმატებლობებს და გამოიტანებს სპეციფიურ fix‑ის ინსტრუქციებს
  • შექმნის fix‑ის ამოცანებს plan.md‑ში შეფასების მოხსენებიდან მიღებული დეტალებით
  • შესრულებს fix‑ებს სტანდარტული პროტოკოლის მიერ და თითო fix‑ს მონიშვნით კომიტის SHA‑ს და შეჯამებით
  • მუშაობს ლოკალური შემოწმება fix‑ების,  სანამ ხელახლა შეფასებას მოითხოვს
  • განახლებს metadata.json‑ს loop‑ის მდგომარეობა და fix‑ის პროცესის  მიხედვით

ფასები

მოდელი
Free
შეფასება
შეფასებები არ არის

გამოყენების შემთხვევები

Fix‑ის ამოცანების ავტომატიზაცია შეფასების წარუმატებლობებისთვის

გამოიყენეთ Loop Fixer აგენტი,  როდესაც შეფასება FAIL‑ით დაბრუნდება, fix‑ის ამოცანების ავტომატური შექმნა და შესრულება უჭსიროს , რომ შეუძლია პრობლემების გათვალისწინება სტრუქტურირებულია და შემოწმებულია

Re‑Evaluation‑ის გამარტივება fix‑ების შემდეგ

Loop Fixer‑ი გამარტივებს re‑evaluation‑ის პროცესს loop‑back მექანიზმის დამუშავებით,  უზრუნველყოს, რომ fix‑ები სწორად გ განხორციელებულია და შემოწმებულია re‑evaluation‑ის  წინ

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

  • ავტომატიზირებს fix‑ის ამოცანების შექმნისა და შესრულების პროцессებს,  დაფუძნებით შეფასების ანგარიშებზე
  • გაიხსნავს loop‑back მექანიზმებს ხელახლა შეფასებისთვის, fix‑ის განმოყვანის შემდგომ
  • შეიცავს შემოწმების ნაბიჯს, რომ უჩსიროს fix‑ები, რომლებიც პასუხობს შეფასების პრობლემებს და არ გამოიწვევს ახალ პრობლემებს
  • განახლებთ ტრეკის მეტამონაცემებს fix‑ის პროცესის ძირითადი წერტილებზე

უარყოფითი

  • შეზღუდულია макსიმუმ 5 fix‑ის ციკლამდე; თუ შეჩვევები  რჩება, ტრეკი მონიშნულია დასრულებულია‑გაფრთხილებებით
  • fix‑ები შეზღუდულია მხოლოდ სპეციფიურ, შეფასების მიერ განსაზღვრული შეჩვევებზე, ახალი ფუნქციების დამატება არ მუშაობს

შეფასებები

შედი ანგარიშზე შეფასების დასატოვებლად.

ჯერ შეფასებები არ არის. იყავი პირველი!

კითხვები

ეს მუშაობს Cursor‑სა, Windsurf‑სა თუ სხვა AI‑ხელსაწყოებთან?

არა — SupaConductor არის Claude Code‑ის პლაგინი, რომელიც მოითხოვს Claude Code‑ის plugin system‑ს (agents, skills, slash commands, hooks). თუმცა, conductor/ საქაღალდე, რომელიც ის ქმნის, მხოლოდ Markdown‑ფაილებია. ნებისმიერი AI‑ხელსაწყო შეუძლია მათი წაკითხვა. თუ იწყებთ SupaConductor‑ით და შემდგომში ხელსაწყო გადართავთ, თქვენი სპეციფიკაციები, გეგმები და დოკუმენტაცია რჩება გამოსადეგი.

Asked by Constantin Ionescu · Oct 31, 2025

რამდენი კონტექსტური ფანჯარა ამჟამად იყენებს?

შესაძლებლობები იყენებენ პროგრესულ განგაცნობიერებას – მხოლოდ დაახლოებით 100 ტოკენ თითო მეტამონაცემისთვის. სრული ინსტრუქციები ჩატვირთავენ მხოლოდ როცა გააქტიურებთ (ჩვეულებრივ ნაკლებად 5 000 ტოკენ თითო). 39 შესაძლებლობა არ ჩატვირთება ერთდროულად. აგენტები მუშაობენ როგორც ცალკეული საუბრები მათი საკუთარი კონტექსტური ფანჯარებით, ამიტომ ისინი თქვენი მთავარი საუბრის არავს არავსავს. | კომპონენტი | გამოყენებული კონტექსტი | როცა | |------------|-----------------------|-----| | Orchestrator | ~4,000 ტოკენ | აქტიურია /go‑ის დროს | | Planner | ~3,000 ტოკენ | მხოლოდ დაგეგმვისას | | Evaluator | ~2,500 ტოკენ თითო | მხოლოდ აქტიური შეფასება | | Board meeting | ~5,000 ტოკენ | მხოლოდ მოთხოვნისას | | Idle | ~500 ტოკენ | ნაბიჯებს შორის |

Asked by Malik Rasheed · Oct 16, 2025

რამდენად იპყრობს ეს API კრედიტებში?

SupaConductor იყენებს იგივე Claude API-ს, რაც ნორმალური Claude Code — ის მხოლოდ სამუშაოს უკეთ სტრუქტურირებს. რადგან ის მრავალი აგენტს (პლანირება, შესრულება, შეფასება) გაშვებს, API გამოხვებების რაოდენობა დაახლოებით 3‑5 ჯერ მეტია, ვიდრე ყველაფერი ხელით ერთ საუბარში. SupaConductor ავტომატურად ოპტიმიზებს ხარჯებს: პლანირებისთვის და შეფასებისთვის გამოიყენება Opus (ყველაზე ძლიერი მოდელი), ხოლო შესრულებისთვის – Sonnet (სწრაფი, დაბალი ღირებულება). ხარჯების შემცირების გზები: გამოიყენეთ /orchestrator‑supaconductor:implement, თუ სპეციფიკაციები თავად დაწერთ; მცირე ფუნქციებისთვის არავითარი ბარათები (op‑in); გამოიყენეთ "human‑in‑the‑loop" რეჟიმი, რათა კონტროლი შეინარჩუნოთ მოცულობაზე.

Asked by Yara Mansour · Oct 8, 2025

არის თუ არა საჭირო კოდირების ცოდნა?

თქვენ უნდა დააინსტალიროთ Claude Code და ის ჩაატაროთ – ეს მოითხოვს ძირითადი ტერმინალის ცოდნას. მაგრამ SupaConductor-ის კონფიგურაციის შემდეგ, შეგიძლიათ მარტივ ინგლისურში აღწეროთ თქვენი მოთხოვნა, და სისტემა დაიცავს განხორციელებას.

Asked by Zofia Kaczmarek · Sep 24, 2025

რა ხდება, როცა თქვენს პროექტში შეიქმნება

როდესაც გაუშვებთ /orchestrator-supaconductor:setup, ის ქმნის conductor/ საქაღალდეს: ყველა ეს ფაილი plain Markdown და JSON-ია. შეგიძლიათ მათი წაკითხვა, რედაქტირება ან წაშლა ნებისმიერ დროს.

Asked by Hiroshi Tanaka · Aug 24, 2025

დასვი კითხვა

კარიერის უნარები-ის ალტერნატივები

Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)კარიერის უნარები

სამუშაოს უსაფრთხოებაში ჩამოყალიბებული მონაცემების აი-თეკნოლოგია ქლუდ აი-სამართავი სისტემისთვის. A ხარისხი. გამოიყენეთ, როდესაც იწყებთ ფინანსურ სამუშაოსთან დაკავშირებულ სხვა სივრცეთან დამოუკიდებლობის აუცილებლობით ან აუცილებელი განხორციჭული გერხვების წესების შედგენა წინასწარ

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)კარიერის უნარები

უსაფრთხოების შემოწმებული მონაცემ-აი-ის უნარი Claude AI-სთვის. შეფასება A. GA4 BigQuery ექსპორტის სქემა — სრულყოფილი ველური მითითება, ნესტირებული სტრუქტურები, შეკითხვის შაბლონები და წარმადობის რჩევები

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)კარიერის უნარები

უსაფრთხოების შემოწმებული data‑ai უნარი Claude AI‑თვის. Grade A. Meta Conversions API (CAPI) კონფიგურაციის მითითება — არქიტექტურა, მოვლენების ტიპები, მომხმარებლის ინფორმაციის ჰეშირება, დედუპლიკაცია, განხორციელების მაგალითები, AEM

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)კარიერის უნარები

უსაფრთხოების გადამოწმებული განვითარების უნარი Claude AI-თვის. Grade A. ფუნქციის/მეთოდის პირდაპირი გამოძახების გრაფიკის ჩამოთვლა

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)კარიერის უნარები

თვითმეთვებული სივსხად-აი-მოხელეთა დაზგვი. სადარედ. სახელი ჰესკელურ ტესტ მოდულებს დაიგოკი გაადაგვით. იყენე, როცა ნ. ჰესკელი ტესტ მოდულ თუ განსასხობთ.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)კარიერის უნარები

უსაფრთხოების მიხედვით შემოწმებული data-ai უნარი Claude AI‑სთვის. Grade A. 5-წეველთა ექსპერტთა საბჭოს განხილვის სიმულაცია ძირითადი გადაწყვეტილებებისთვის. გამოიყენეთ, როცა შეფასებთ გეგმებს, არქიტექტურული არჩევანს, ფუნქციონალური დიზაინს ან ნებისმიერ გადაწყვეტილებას.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)კარიერის უნარები

სეკურიტი ავანკადან განვითარების უნარი კლუდ აი-სანახ. სრტ. A კატეგორია. ADVPL MVC ავანცადო სრტ. მეშვეობით PE (შესასვლელების პუნქტები) — ადგილობრივი გრიდების დამატება სტანდარტულ სკრინ მეშვეობით (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 *STRU)

(0)
Free
D
Docs Writer (Grade A)კარიერის უნარები

უსაფრთხოების შემოწმებული DevOps უნარი Claude AI‑ისათვის. კლასი A. **WORKFLOW SKILL** — შენარჩუნებს რეპოზიტორიის დოკუმენტაციის სიზუსტეს და განახლებულობას დოქს საიტზე, აგენტის ფაილებში და ცვლილებების ჟურნალში. WHEN: "update docs"

(0)
Free