WY(@akokoi1):Claude Code团队刚刚发布了关于循环工程的设计指南：把 Loop 分成了四类： 1. Turn-based：一次 Prompt 驱动，Claude 自己完成「理解 → 修改 → 验证」的循环，适合日常开发任务。 2. Goal-based (/goal)：告诉 Agent 什么叫完成，而不是告诉它做几步。例如「Lighthouse ≥90，最多尝试 5 次」，Agent 会不断迭代直到满足退出条件。 3. Time-based (/loop 、 /schedule)：按时间自动执行，比如定时检查 PR、修复 CI、整理 Slack。 4. Proactive Loop：事件驱动的长期自动化，把 schedule、goal、workflow、review 组合起来，持续处理 Bug、Issue、依赖升级等工作。一个好的 Agent，要有：有明确的目标（Goal）有可靠的验证（Verification）有清晰的停止条件（Stop Condition）能够持续迭代直到完成另外还有两个很重要的实践建议：把验证流程写成 Skill，让 Agent 能自己验证，不要每一步都依赖人工检查。把确定性的工作交给脚本，把需要判断的工作交给模型，这是控制 Token 成本和提升稳定性的关键。

2026.07.07 00:20

Claude Code团队刚刚发布了关于循环工程的设计指南：把 Loop 分成了四类： 1. Turn-based：一次 Prompt 驱动，Claude 自己完成「理解 → 修改 → 验证」的循环，适合日常开发任务。 2. Goal-based (/goal)：告诉 Agent 什么叫完成，而不是告诉它做几步。例如「Lighthouse ≥90，最多尝试 5 次」，Agent 会不断迭代直到满足退出条件。 3. Time-based (/loop 、 /schedule)：按时间自动执行，比如定时检查 PR、修复 CI、整理 Slack。 4. Proactive Loop：事件驱动的长期自动化，把 schedule、goal、workflow、review 组合起来，持续处理 Bug、Issue、依赖升级等工作。一个好的 Agent，要有：有明确的目标（Goal）有可靠的验证（Verification）有清晰的停止条件（Stop Condition）能够持续迭代直到完成另外还有两个很重要的实践建议：把验证流程写成 Skill，让 Agent 能自己验证，不要每一步都依赖人工检查。把确定性的工作交给脚本，把需要判断的工作交给模型，这是控制 Token 成本和提升稳定性的关键。

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