循环入门：Claude Code 的四种循环模式详解

现在有很多关于"设计循环"而非直接提示编程代理的讨论。如果你在 X 上花些时间试图弄清楚循环到底是什么，你会发现多种不同的答案。

在 Claude Code 团队中，我们将循环定义为：智能体重复执行工作周期，直到满足停止条件。我们根据以下标准将循环划分为几种不同类型：

• 它们是如何被触发的（How they are triggered）
• 它们是如何被停止的（How they are stopped）
• 使用了哪个 Claude Code 原语（What Claude Code primitive is used）
• 哪种任务最适合各自使用（What type of task is most appropriate for each）

我们将介绍主要的循环类型、各自的适用场景，以及如何在管理 token 用量的同时保持代码质量。并非所有任务都需要复杂的循环；从最简单的方案开始，有选择地使用这些模式。

一、回合制循环（Turn-based loops）

• 触发方式：用户提示（A user prompt）
• 停止条件：Claude 判断任务已完成，或需要更多上下文（Claude judges it has completed the task or needs additional context）
• 最适用于：不属于常规流程或计划的较短任务
• 用量管理方式：编写明确的提示，并使用 skill 改进验证，以减少回合数

你发送的每一个提示都会启动一个手动循环，由你来引导每个回合。Claude 收集上下文、采取行动、检查自己的工作、必要时重复，然后给出回复。我们称之为 agentic loop（智能体循环）。

例如，让 Claude 创建一个点赞按钮。它会读取你的代码、做出修改、运行测试，然后交回它认为可用的结果。接着你手动检查这个工作，并写下下一个提示。

你可以通过把人工步骤编码为 SKILL.md，让 Claude 能更多地自检端到端的工作，从而改进验证步骤。这应该包括让 Claude 能查看、衡量或与结果交互的工具或连接器。检查越量化，Claude 自检就越容易。

例如，在你的 SKILL.md 文件中可以这样写：

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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.

二、基于目标的循环（Goal-based loop，/goal）

• 触发方式：实时的手动提示（A manual prompt in real-time）
• 停止条件：目标达成，或达到最大回合数（Goal achieved OR maximum number of turns reached）
• 最适用于：具有可验证退出条件的任务
• 用量管理方式：设定具体的完成标准和明确的回合上限，例如"5 次尝试后停止"

有时候，单个回合是不够的，尤其是对于更复杂的任务。当智能体能够迭代时，它们表现得更好。你可以通过用 /goal 定义"什么算完成"来延长 Claude 持续迭代的时间。

当你定义了成功标准，Claude 就不必自己去判断什么算"足够好"而过早结束循环。每次 Claude 试图停止时，一个评估器模型会检查你的条件，并把它送回继续工作，直到目标达成或达到你定义的回合数。

这就是为什么确定性标准如此有效——例如通过的测试数量，或达到某个分数阈值。

例如：

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

三、基于时间的循环（Time-based loop，/loop 和 /schedule）

• 触发方式：指定的时间间隔（A specified time interval）
• 停止条件：你取消它，或工作完成（例如 PR 合并、队列清空）
• 最适用于：周期性工作，或与外部环境/系统交互
• 用量管理方式：设置更长的间隔，或基于事件而非时间做出反应

有些智能体工作是周期性的：任务不变，只有输入在变。例如每天早上总结 Slack 消息。还有一些工作依赖于外部系统，而与它们交互的一个简单方式就是定期检查并对变化做出反应。例如，一个 PR 可能会收到代码评审或 CI 失败。

对于这些场景，你可以用 /loop 触发 Claude 何时运行，它会在一个间隔内重新运行一个提示。例如：

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

/loop 在你的电脑上运行，所以如果你关机，它就会停止。你可以通过用 /schedule 创建一个例行任务（routine），把循环迁移到云端。

四、主动式循环（Proactive loops）

• 触发方式：事件或计划，无需实时人工介入（An event or schedule, with no human in real time）
• 停止条件：每个任务在其目标达成时退出。例行任务本身一直运行，直到你关闭它
• 最适用于：定义明确的周期性工作流：bug 报告、问题分诊、迁移、依赖升级等
• 用量管理方式：把例行任务路由到更小、更快的模型，把最有能力的模型留给判断性决策

上述原语，加上 Claude Code 的其他功能（如 auto mode 和 dynamic workflows 动态工作流，研究预览版），可以组合成一个用于长时间运行工作的循环。

例如，要处理收到的反馈，你可以使用：

• /schedule（研究预览版）运行一个检查新报告的例行任务
• /goal 定义"什么算完成"，并用 skill 记录如何验证它
• 动态工作流（Dynamic workflows）编排智能体，对每份报告进行分诊、修复，并评审修复
• Auto mode 让例行任务无需停下来请求许可就能运行

把它们组合起来，一个提示可能是这样的：

/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.

五、保持代码质量（Maintaining code quality）

循环输出的质量取决于围绕它的系统。在设计这个系统时：

• 保持代码库本身的整洁：Claude 会遵循你代码库中已有的模式和约定。
• 给 Claude 一种自检的方式：用 skill 把你和你团队眼中"好的标准"编码下来。
• 让文档触手可及：框架和库的文档拥有最新的最佳实践。
• 用第二个智能体做代码评审：拥有全新上下文的评审者偏见更少，也不会受主智能体推理的影响。你可以使用内置的 /code-review skill 或 Code Review for Github。

当某个单独的结果未达到标准时，不要止步于修复这个个别问题，而是尝试把它编码下来，以改进系统在所有未来迭代中的表现。

六、管理 token 用量（Managing token usage）

为了管理 token 用量，循环应该有清晰的边界：

• 为任务选择合适的原语和模型：较小的任务不需要多个智能体或循环。有些任务可以使用更便宜、更快的模型。
• 定义清晰的成功和停止标准：具体说明"完成"长什么样，这样 Claude 能更快到达解决方案（但不要过快）。
• 在大规模运行前先试点：动态工作流可能产生数百个智能体。先在工作的一个小切片上衡量用量。
• 用脚本处理确定性工作：运行脚本比逐步推理更便宜。例如，一个 PDF skill 可以附带一个每次让 Claude 运行的表单填充脚本，而不是每次重新推导代码。
• 不要比需要的更频繁地运行例行任务：让间隔与你所观察事物的变化频率相匹配。
• 审查用量：/usage 命令按 skill、子智能体和 MCP 拆分最近用量；不带参数的 /goal 显示目前的回合数和 token 用量；/workflows 显示每个智能体的 token 用量，你可以随时停止某个智能体。

七、快速开始（Getting started）

总结如下：

要开始使用循环，看看你已经在做的工作。挑选一个你是瓶颈的任务，问问自己能交出哪一部分：你能写出验证检查吗？目标足够清晰吗？工作是按计划到达的吗？

一旦有了想法，就运行循环，观察结果——看它在哪卡住或过度延伸——并且不要害怕对它进行迭代。

更多信息，请阅读 Claude Code 文档中关于并行运行智能体的内容，以及 loop、schedule、goal 和 dynamic workflows 页面。