今天分享Anthropic官方（CluadeDevs）发布的最新Loop Engineering指南：要开始设计 Loop

看到这个可能会懵：Loop Engineering 是什么？

这个可是2026年最新的词汇，你必须得了解一下。

你有没有遇到过这种情况：让 AI 帮你干一个活，它改了两下就跟你说"搞定了"，结果你一看，根本没搞定，或者搞了一半就停了。。。。

然后你又要重新跟它说一遍需求，它又跑一遍，又在某个奇怪的地方停下来。

一句话总结：Loop Engineering 的关键不是让 Agent 一直跑，而是把触发、验证、停止和权限设计成一个可靠系统。

一、四种循环模式

Anthropic 的 Claude Code 团队把 AI 的工作方式分成了四类循环。对应的是我们日常让 AI 干活的四种场景。

第一种：回合制循环

这个最好理解，你发出一个 Prompt，Agent 收集上下文、行动、检查、必要时重复，最后交回结果。这里你交付给 Agent 的，是一次任务里的“检查”；但是否继续下一轮，仍由你决定。

示例： SKILL.md

--- name: verify-frontend-change description: Verify any UI change end-to-end before declaring it done. --- # 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.

第二种：目标循环

这个就更进一步了。当单轮不够时，用 /goal 写清“什么算完成”。每当 Agent 想停，评估模型会检查条件；没达标就继续，直到目标满足或触及轮数上限。这里你交付的是停止条件。

一个示例

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

第三种：时间循环

这个适合那些重复性的工作。比如你让它每 5 分钟检查一次你的代码有没有问题，或者每天早上帮你汇总一下消息。

/loop 按间隔在本机重复提示，/schedule 把任务移到云端日程。它适合检查 PR、汇总消息或监控外部系统。这里你交付的是触发器。

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

第四种：主动循环

它由事件或日程触发，不需要人实时坐在旁边；内部还能组合 /schedule、/goal、Skills、动态工作流和 Auto mode。这里连“下一次该发什么提示”也被系统接管。

一个示例：

/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.

这四种模式有一个递进关系

这是我看完这篇指南觉得最有价值的一个点：

你交出去的判断越多，系统承担的责任就越大。

• 回合制：你只交出了"检查步骤"，每一轮还是你在做做决定
• 目标循环：你交出了"什么时候停"的判断
• 时间循环：你交出了"什么时候开始"的判断
• 主动循环：你连"下一步干什么"都交出去了

对于像我这样的非程序员来说，前两种已经完全够用了。第三种偶尔会用到，第四种说实话目前我还没有使用过。

同时需要注意一点的是：循环跑得越多，Token 消耗越大，成本越高。

如果你的目标循环写得太模糊，AI 不知道什么时候该停，它就会一直跑一直跑，钱就一直烧一直烧。

个人是建议使用前面两个，后面两个反正我是用不着。

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