HumanLayer Skills: conservar instrucciones y diseñar ciclos revisables
Arquitectura del ciclo HumanLayer: medir, seleccionar, actuar y aprender
Relaciona objetivo, sensor, controlador y actuador y comprueba dónde entra realmente la memoria persistente.
Qué aprenderás
- Define objetivo medible e incremento limitado
- No inventes separación ni realimentación
- Revisa estabilidad, no solo una acción exitosa
Antes de empezar
- Instrucciones de repositorio y conceptos GitHub Actions
- Comprender alcance de revisión y contexto persistente
Diseñar un flujo acotado e inspeccionable y separar supuestos de plantillas de comportamiento probado.
Conclusiones clave
- El objetivo debe resistir mejoras obtenidas ocultando mediciones.
- El feedback afecta selección solo donde se consume.
- La capacidad de revisión forma parte del diseño.
Define objetivo medible e incremento limitado
La habilidad usa vocabulario de control: objetivo deseado, sensor que mide diferencia, controlador que elige incremento y actuador que cambia código. Otros desarrolladores, dependencias y archivos generados son perturbaciones porque modifican el sistema fuera del ciclo.
Un ejemplo sintético podría eliminar una llamada obsoleta en un directorio. El sensor encuentra casos, el controlador elige uno de bajo riesgo y el actuador propone un cambio probado. Reducir el conteo no basta si solo se desactiva la medición o elimina comportamiento útil.
No inventes separación ni realimentación
La habilidad permite fusionar sensor, controlador y actuador cuando corresponde; tres etiquetas no exigen tres servicios. Importa poder explicar y reproducir medición y acción con límites claros sobre modificaciones permitidas.
La memoria documentada entra en el contexto del actuador después de la selección. Un controlador determinista que nunca la lee no adopta exclusiones nuevas automáticamente. Si el feedback debe afectar objetivos elegidos, conéctalo explícitamente al controlador o su política.
Revisa estabilidad, no solo una acción exitosa
La habilidad ofrece una comprobación de regresión opcional que evita empeorar el problema mientras se corrigen casos anteriores. Es distinta del actuador. Decide cambios medidos, referencia y revisión de excepciones legítimas.
El límite de PR abiertos también realimenta el sistema: los eventos programados esperan si la revisión está ocupada. La ejecución manual lo omite en la plantilla, por lo que no es un límite universal. No ejecutamos un ciclo prolongado ni un experimento de convergencia.
Cómo elegir
| Criterio | Opción A | Opción B |
|---|---|---|
| Best when | You need predictable behavior and easy auditing | You need adaptive optimization and have reliable telemetry |
| Main risk | May leave performance on the table | Can become difficult to explain or debug |
Pasos de implementación
- 1
Define objetivo, medición e incremento revisable.
- 2
Identifica responsabilidades fusionadas y separadas.
- 3
Sigue la memoria hasta quien la necesita.
- 4
Prueba regresión y capacidad por separado.
Ejemplo para copiar
{
"cicloSintetico": true,
"objetivo": "eliminar una llamada obsoleta dentro del alcance",
"sensor": "informe de ocurrencias",
"lote": 1,
"controladorLeeMemoria": false,
"actuadorLeeMemoria": true,
"convergenciaMedida": false
}Preguntas frecuentes
¿Una exclusión en memoria cambia siempre la selección?
No si el controlador no la lee; hay que conectarla a esa decisión.
¿Hacen falta tres servicios separados?
No. La habilidad permite fusionar componentes.
Fuentes
- HumanLayer Skills / plugins/design-control-loop/skills/design-control-loop/SKILL.mdFuente verificada 2026-09-14
- HumanLayer Skills / plugins/design-control-loop/skills/design-control-loop/references/workflow-template.ymlFuente verificada 2026-09-14