# Getting started with loops


本文译自 Delba Oliveira 的文章 [Getting started with loops](https://x.com/claudedevs/article/2074208949205881033)。

以下是原文翻译：

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编程圈最近的热门话题是给智能体“设计循环（loop）”而非写提示词，但对 loop 的定义，X 上说法各不相同。

Claude Code 团队把 loop 定义为智能体重复执行工作周期直到满足停止条件的机制。我们根据以下几个维度对不同类型的 loop 进行分类：

- 触发方式
- 停止条件
- 使用的 Claude Code 原语
- 适合哪种类型的任务

接下来会介绍主要的循环类型、各自的适用场景，以及如何在控制 token 用量的同时保证代码质量。不是所有任务都需要复杂循环；从最简单的方案开始，有选择地使用这些模式。

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## Turn-based loops

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/3eac5ea45bfd3724b953eac83efddfc2.jpg)

- **触发方式**：用户输入提示词。
- **停止条件**：Claude 判断任务已完成或需要更多上下文。
- **适用场景**：不属于常规流程或计划安排的短任务。
- **用量控制**：写更精准的提示词，用 skill 改进验证环节来减少轮次。

你输入的每一条提示词都会启动一个手动循环，由你来引导每一轮。Claude 收集上下文、执行操作、检查结果，必要时重复并给出回应。我们称之为智能体循环（agentic loop）。

举个例子，让 Claude 创建一个点赞按钮。它会读取你的代码，做修改，跑测试，然后返回一个它认为能用的结果。你需要手动检查效果，再写下一轮提示词。

你可以把验证步骤编码成 SKILL.md 文件，让 Claude 端到端地自行检查更多内容。这需要相关的工具或连接器，让 Claude 能“看到”“测量”或“交互”结果。验证条件越量化，Claude 就越容易自我验证。

例如，你的 SKILL.md 文件可以写成：

```markdown
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name: verify-frontend-change
description: Verify any UI change end-to-end before declaring it done.
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# Verifying frontend changes
Never report a UI change as complete based on a successful edit alone. Verify it the way a human reviewer would:

1. Start the dev server and open the edited page in the browser.
2. Interact with the change directly. For a new control (button, input, toggle): click it, confirm the expected state change, and screenshot before/after.
3. Check the browser console: zero new errors or warnings.
4. Use the Chrome Devtools MCP, run a performance trace and audit Core Web Vitals.

If any step fails, fix the issue and rerun from step 1 — do not hand back partially verified work.
```

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## Goal-based loop（/goal）

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/02d4da05bf8b8ff9cc85c1ab4e162ff7.jpg)

- **触发方式**：用户手动输入提示词。
- **停止条件**：达成目标，或达到最大轮次上限。
- **适用场景**：有可验证退出标准的任务。
- **用量控制**：设定具体的完成条件和轮次上限，比如“尝试 5 次后停止”。

单轮循环有时不够，尤其是复杂任务。智能体能迭代时效果更好。你可以通过 /goal 定义“完成”的标准，让 Claude 持续迭代。

当你定义了成功条件，Claude 不需要自己判断“差不多够了”就提前结束。每次 Claude 试图停止时，评估模型（evaluator model）会检查条件是否满足，不满足就让它继续，直到目标达成或达到你设定的轮次上限。

这就是为什么用确定性标准（比如通过多少测试、达到多少分数）效果很好。

例如：

```bash
/goal get the homepage Lighthouse score to 90 or above, stop after 5 tries.
```

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## Time-based loop（/loop 和 /schedule）

- **触发方式**：由指定的时间间隔触发。
- **停止条件**：你手动取消，或者工作完成（PR 合并、队列清空）。
- **适用场景**：周期性工作，或与外部环境/系统交互。
- **用量控制**：设置较长的间隔，或基于事件而非时间来响应。

有些智能体工作是周期性的：任务不变，只有输入在变。比如每天早上汇总 Slack 消息。另一些工作依赖外部系统，与之交互的一种简单方法就是定时检查，然后对变化做出响应。比如一个 PR 可能收到代码审查意见，或者 CI 失败。

针对这些场景，可以让 Claude 运行 /loop，按固定间隔重复执行同一个 prompt。例如：

```bash
/loop 5m check my PR, address review comments, and fix failing CI
```

/loop 在你自己的电脑上运行，关机就停了。你可以通过 /schedule 创建一个 Routine（云上任务），把 loop 迁移到云端。

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## Proactive loops

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11088760/6fad2c16f960eae35260c53ec0486974.jpg)

- **触发方式**：由事件或计划触发，无需人工实时介入。
- **停止条件**：每个子任务在达成目标后自行退出。Routine 本身一直运行，直到你把它关掉。
- **适用场景**：定义明确的重复性工作：Bug 报告、Issue 分类、迁移、依赖升级等。
- **用量控制**：将 Routine 路由给小而快的模型，只把判断类工作交给最强大的模型。

上述基础能力，配合 Claude Code 的其他功能——auto mode（自动模式）和 dynamic workflows（动态工作流，研究预览版）——可以组合成一个长期运行的大型循环。

例如，处理用户反馈可以这样组合：

1. **/schedule**（研究预览版）运行一个定期检查新报告的 Routine
2. **/goal** 定义“完成”的标准，再配合 **skills** 记录验证方法
3. **Dynamic workflows** 编排多个智能体，分别负责分类、修复、审查
4. **Auto mode** 让 Routine 运行时无需停下来征求许可

组合起来，一个 prompt 大概是这样：

```bash
/schedule every hour: check the project-feedback channel for bug reports. /goal: don't stop until every report found this run is triaged, actioned, and responded to. When fixing a bug, use a workflow to explore three solutions in parallel worktrees and have a judge adversarially review them.
```

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## 维护代码质量

循环产出的质量取决于它周围的系统设计：

- **保持代码库整洁**：Claude 会遵循代码库中已有的模式和惯例。
- **让 Claude 能验证自己的工作**：通过 skills 把团队认为“好”的标准编码进去。
- **让文档容易获取**：框架和库的文档包含了最新的最佳实践。
- **用第二个智能体做代码审查**：带全新上下文的审查者偏见更少，不容易受主智能体推理过程的影响。可以用内置的 /code-review skill，或者 GitHub 的 Code Review 功能。

当某个执行结果不达标时，不要只修复单次问题，试着把它编码到系统中，让所有后续迭代都能受益。

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## 管理 Token 用量

要控制 token 消耗，循环要有清晰的边界：

- **根据任务选择合适的原语和模型：** 小任务不需要多个智能体或循环。某些任务可以用更便宜、更快的模型。
- **定义清晰的成功与终止标准：** 明确“完成”的具体样貌，让 Claude 能更早（但不要太早）抵达解决方案。
- **大规模运行前先试点：** 动态工作流可能生成数百个智能体。先在一小部分工作上评估用量。
- **用脚本处理确定性任务：** 运行脚本比一步步推理更经济。例如，一个 PDF skill 可以内置表单填写脚本，让 Claude 每次直接运行，而不是重新推导代码。
- **不要比实际需要更频繁地运行例行任务：** 运行间隔与监控对象的变化频率匹配。
- **审查使用情况：** /usage 命令可按 skill、Subagent 和 MCP 分解近期用量；不带参数的 /goal 显示总轮次和 token 用量；/workflows 显示每个智能体的 token 用量，你可以随时停止任意智能体。

## 上手使用

总结来说：

| 循环模式 | 你交出去什么 | 何时使用 | 推荐工具 |
|---------|-------------|---------|---------|
| 轮次式（Turn-based） | 检查条件 | 你在探索或做决策时 | 自定义验证 skill |
| 目标式（Goal-based） | 停止条件 | 你清楚“完成”的标准 | /goal |
| 定时式（Time-based） | 触发条件 | 工作在项目之外按计划执行 | /loop, /schedule |
| 主动式（Proactive） | 提示词 | 工作是重复性的且定义明确 | 以上全部，以及 dynamic workflows |

要上手使用循环，先看看你已经在做的工作。挑一件你自己是瓶颈的任务，问自己哪个环节可以交出去：你能写出验证检查条件吗？目标够清晰吗？工作是按计划到达的吗？

有了想法之后，运行循环，观察结果，比如它在哪卡住了或越界了，然后大胆迭代。

更多信息请阅读 Claude Code 文档中关于[并行运行 agents](https://code.claude.com/docs/en/agents)的内容，以及 [loop](https://code.claude.com/docs/en/goal)、[schedule](https://code.claude.com/docs/en/routines)、[goal](https://code.claude.com/docs/en/goal) 和 [dynamic workflows](https://code.claude.com/docs/en/workflows#orchestrate-subagents-at-scale-with-dynamic-workflows) 页面。

*本文作者 [@delba_oliveira](https://x.com/delba_oliveira)*

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本文译自 Delba Oliveira 的文章 Getting started with loops。

Claude Code 智能体循环入门

本文译自 Delba Oliveira 的文章 Getting started with loopshttps://x.com/claudedevs/article/2074208949205881033。  以下是原文翻译：  ---  编程圈最近的热门话题是给智能体“设计循环（loop）”而非写提示词，但对 loop 的定义，X 上说法各不相同。  Claude Code 团队把 loo...

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人工智能

开发工具

"探索智能体循环编程：详解turn-based、goal-based、time-based和proactive四种循环模式的应用场景与优化技巧。从用户触发到自动执行，分析如何通过精准提示词、验证机制和token控制提升代码质量，适用于不同复杂度的开发任务。了解ClaudeCode团队提出的循环分类标准，优化智能体工作流程。"

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