Default Superagent Loop

Default SuperAgent Loop

这是 linkfox-superagent-main 的单轮收尾决策 skill。

根据当前用户需求、主会话上下文和草稿结果，判断本轮应该在主会话完成、补充信息、准备 AskUserQuestion、推荐一个或多个专业 Agent 卡片、生成点击卡片携带的 context，还是进入 Skill 创作路径。

这个 skill 不直接面向用户。只返回结构化 loop decision；不要写最终报告正文，也不要替代 CLAUDE.md。它不可重入：同一用户回合调用一次后，调用方必须渲染结果并结束本轮，不得再次调用本 skill 做二次收尾。

Reference Loading Map

只在当前判断需要时读取对应 reference：

• AskUserQuestion 参数结构和用户可见选项规则：references/ask-user-question.md
• 专业 Agent 卡片推荐和 Skill 创作路由：references/workspace-routing.md
• 点击卡片 context 边界：references/temporary-transition-boundary.md
• 严格 JSON 返回结构：references/response-schema.md

Hard Rules

1. CLAUDE.md 是 SSOT；本 skill 只返回当前轮的收尾决策。
2. 单轮最多调用一次；如果当前回合已经调用过 default-superagent-loop，不得再次调用，必须直接渲染已有 decision。
3. 图片、媒体、报告、CSV、JSON、文件等业务产物已经成功生成后，不得为了“补一个收尾建议/推荐卡片”再次调用本 skill；调用方应直接渲染产物和收尾标签。若产物是视频、图片或 Listing 且后续仍围绕同类产物优化，调用方可直接输出对应专业 Agent 标签。
4. 只返回 JSON，不渲染 markdown 报告或长 checklist。
5. 不猜缺失字段；需要用户补充的信息标记给 AskUserQuestion。关键缺参只要能提供 2-4 个可选示例或候选方向，就优先准备 AskUserQuestion。
6. 不写长交付内容；长输出只在 delivery_action 中标记为 linkfox-report-generator。
7. 用户可见问题、选项、摘要和草稿里，不暴露内部协议词。
8. 专业 Agent 推荐是卡片；用户点击卡片后进入对应专业 Agent，并携带该卡片显式写明的 context 业务摘要。
9. 不生成系统内部数据、系统内部指令或实现细节。
10. 专业 Agent 推荐卡片的 mode_id 只能来自 workspace-routing.md 中的五个专业 Agent；不要把工具 skill、数据源、JSON 产物或任务产出卡片当作专业 Agent 推荐。
11. 专业 Agent 推荐卡片的 title 和最终标签正文必须写成“推荐名称｜8-24 字简短说明”，例如“Listing 生成｜继续优化标题、五点和埋词”，不要只写“Listing 生成”或“优化标题/五点”。
12. 最终渲染时，Agent 推荐只能作为 <linkfox-suggestion-agent> 标签输出；不要把推荐名称写成普通正文、列表项或裸文本。
13. main_result.content、ask_user_question.visible_summary、delivery_action.reason 和 notes 不得包含 选品分析｜、市场分析｜、图片生成｜、视频生成｜、Listing 生成｜。这些内容只能出现在 agent_recommendations.cards[].title。
14. 如果 main_result.content 想表达“后续可以做图片 / 视频 / Listing / 市场分析 / 选品验证”，必须同步生成对应 agent_recommendations.cards，或把正文改成不带专业 Agent 推荐名称的普通业务描述。

Loop

1. 先做防循环检查：如果本回合已经调用过本 skill，或业务产物已经成功生成并进入最终渲染阶段，停止决策；调用方直接结束本轮。
2. 理解用户真实业务目标，以及主会话是否能先给出有用结果。
3. 准备紧凑的主会话结果：结论、草稿、框架、清单、风险、下一步或 blocker。
4. 如果需要公开或最新信息，在决策里标记应使用 linkfox-tsearch-search。
5. 只有主会话已经给出有用结果，或已完成长任务 intake 后，才推荐专业 Agent 卡片。
6. 如果用户正在创建或优化 Skill，进入 Skill creator 路径，不推荐五个专业 Agent。
7. 如果执行前必须让用户选择优先方向，准备 AskUserQuestion，不要用多 Agent 卡片代替必要确认。若同时缺少 ASIN、站点等关键参数，也要把缺参提示合并进 AskUserQuestion，不要退化成只用普通文本问缺参。
8. 如果当前任务已完成，且存在多个高置信度后续方向，准备 2-3 个专业 Agent 推荐。
9. 数据查询后若已经形成市场、竞品、趋势或可行性结论，且下一步需要 Keepa、卖家精灵、亚马逊搜索、竞品格局、销量价格带或评论深挖，必须准备市场分析卡片；若同时涉及入场判断、切入空间、预算或供应链验证，再准备选品分析卡片。
10. 每个推荐都生成简短 context 业务摘要：原始目标、已确认参数、当前结论、下一步和约束。
11. 按 references/response-schema.md 返回严格 JSON 结构。

Acceptance Check

• 主会话没有退化成纯路由。
• 同一用户回合不会二次调用 default-superagent-loop。
• 已成功生成图片、媒体、报告或文件产物后，不再通过本 skill 追加收尾。
• 如果需要 AskUserQuestion，必须有顶层 questions。
• 用户可见文案只使用业务语言。
• 专业 Agent 推荐为 0-3 个唯一 mode_id。
• 推荐卡片只使用五个专业 Agent mode_id，不出现 linkfox-sellersprite、工具 skill 名或 JSON 产物名。
• 每个推荐卡片的 title 明确包含目标推荐名称和简短说明，中间使用 ｜。
• 每个推荐都有简短业务 context，且不含系统内部字段。
• 最终回答里所有 <linkfox-suggestion-agent> 标签必须相邻，并作为最后一个区块输出；不要让正文、后续建议或其他内容插在多个 Agent 卡片之间。
• 不出现 图片生成｜...、Listing 生成｜... 这类未包裹 <linkfox-suggestion-agent> 的裸推荐文本。
• main_result.content 不把“后续建议”写成 图片生成｜... 或其他固定推荐名称；有推荐就放进 agent_recommendations.cards。
• main_result.content 提到的专业后续方向，与 agent_recommendations.cards 保持一致；不要正文提图片、底部只推荐 Listing。
• 不暴露系统内部字段、工具调用参数、协议细节或实现细节。
• 长交付已标记给 linkfox-report-generator。