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bucles-autónomos

Patrones y arquitecturas para bucles autónomos de Claude Code, desde tuberías secuenciales simples hasta sistemas DAG multiagente basados en RFC. Se conserva solo por compatibilidad: cuando se necesiten nuevas guías de bucles autónomos, usa continuous-agent-loop en su lugar.

¿Qué es bucles-autónomos?

Esta skill proporciona una guía completa sobre patrones y arquitecturas para ejecutar Claude Code de forma autónoma en bucles. Cubre desde tuberías secuenciales simples con `claude -p` hasta complejos sistemas de orquestación DAG multiagente basados en RFC. Es especialmente útil para desarrolladores que buscan automatizar flujos de trabajo de desarrollo continuo, ejecutar agentes en paralelo con coordinación de fusiones, o implementar circuitos de calidad y limpieza en tareas autónomas. La habilidad detalla seis patrones principales: el bucle secuencial (pipeline secuencial), el REPL persistente NanoClaw, el bucle agéntico infinito para generación paralela, el bucle continuo de PRs con integración CI, el patrón de desloppificación para limpieza de calidad, y la orquestación DAG basada en RFC. Cada patrón incluye casos de uso, ventajas y desventajas, y ejemplos de implementación práctica. La nota de compatibilidad indica que esta versión se conserva por una versión más, siendo el nombre canónico actual `continuous-agent-loop`.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/autonomous-loops

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Documentación

Habilidad de Bucles Autónomos

Nota de compatibilidad (v1.8.0): autonomous-loops se conserva por una versión. El nombre canónico de la habilidad ahora es continuous-agent-loop. Las nuevas guías de bucles deben redactarse allí, mientras que esta habilidad permanece disponible para evitar romper flujos de trabajo existentes.

Patrones, arquitecturas e implementaciones de referencia para ejecutar Claude Code de forma autónoma en bucles. Cubre desde tuberías claude -p simples hasta orquestación DAG multiagente basada en RFC.

Cuándo Usar

  • Configurar flujos de trabajo de desarrollo autónomos que se ejecutan sin intervención humana
  • Elegir la arquitectura de bucle adecuada para tu problema (simple vs complejo)
  • Construir tuberías de desarrollo continuo al estilo CI/CD
  • Ejecutar agentes paralelos con coordinación de fusiones
  • Implementar persistencia de contexto entre iteraciones del bucle
  • Agregar puertas de calidad y pasos de limpieza a flujos de trabajo autónomos

Espectro de Patrones de Bucle

Del más simple al más sofisticado:

PatrónComplejidadMejor Para
Tubería SecuencialBajaPasos diarios de desarrollo, flujos de trabajo con script
REPL NanoClawBajaSesiones interactivas persistentes
Bucle Agéntico InfinitoMediaGeneración paralela de contenido, trabajo guiado por especificaciones
Bucle Continuo de PRs de ClaudeMediaProyectos iterativos de varios días con puertas CI
Patrón de DesloppificaciónComplementoLimpieza de calidad después de cualquier paso de Implementación
Ralphinho / DAG basado en RFCAltaFuncionalidades grandes, trabajo paralelo multiunidad con cola de fusión

1. Tubería Secuencial (claude -p)

El bucle más simple. Divide el desarrollo diario en una secuencia de llamadas no interactivas claude -p. Cada llamada es un paso enfocado con un prompt claro.

Idea Central

Si no puedes resolver un bucle como este, significa que ni siquiera puedes hacer que el LLM arregle tu código en modo interactivo.

La bandera claude -p ejecuta Claude Code de forma no interactiva con un prompt y sale cuando termina. Encadena llamadas para construir una tubería:

#!/bin/bash
# daily-dev.sh — Tubería secuencial para una rama de funcionalidad

set -e

# Paso 1: Implementar la funcionalidad
claude -p "Lee la especificación en docs/auth-spec.md. Implementa el inicio de sesión OAuth2 en src/auth/. Escribe pruebas primero (TDD). NO crees ningún archivo de documentación nuevo."

# Paso 2: Desloppificar (paso de limpieza)
claude -p "Revisa todos los archivos modificados por el commit anterior. Elimina pruebas de tipo innecesarias, comprobaciones excesivamente defensivas o pruebas de características del lenguaje (por ejemplo, probar que los genéricos de TypeScript funcionan). Mantén las pruebas de lógica de negocio reales. Ejecuta el conjunto de pruebas después de la limpieza."

# Paso 3: Verificar
claude -p "Ejecuta la compilación completa, lint, verificación de tipos y conjunto de pruebas. Corrige cualquier fallo. No agregues nuevas funcionalidades."

# Paso 4: Commit
claude -p "Crea un commit convencional para todos los cambios preparados. Usa 'feat: add OAuth2 login flow' como mensaje."

Principios Clave de Diseño

  1. Cada paso está aislado — Una ventana de contexto nueva por llamada claude -p significa que no hay fuga de contexto entre pasos.
  2. El orden importa — Los pasos se ejecutan secuencialmente. Cada uno se basa en el estado del sistema de archivos dejado por el anterior.
  3. Las instrucciones negativas son peligrosas — No digas "no pruebes los sistemas de tipos". En su lugar, agrega un paso de limpieza separado (consulta el Patrón de Desloppificación).
  4. Los códigos de salida se propagan — set -e detiene la tubería en caso de fallo.

Variaciones

Con enrutamiento de modelos:

# Investigación con Opus (razonamiento profundo)
claude -p --model opus "Analiza la arquitectura del código base y escribe un plan para agregar almacenamiento en caché..."

# Implementación con Sonnet (rápido, capaz)
claude -p "Implementa la capa de almacenamiento en caché según el plan en docs/caching-plan.md..."

# Revisión con Opus (minucioso)
claude -p --model opus "Revisa todos los cambios en busca de problemas de seguridad, condiciones de carrera y casos límite..."

Con contexto de entorno:

# Pasa contexto a través de archivos, no de la longitud del prompt
echo "Áreas de enfoque: módulo de autenticación, limitación de tasa de API" > .claude-context.md
claude -p "Lee .claude-context.md para las prioridades. Trabaja en ellas en orden."
rm .claude-context.md

Con restricciones de --allowedTools:

# Paso de análisis de solo lectura
claude -p --allowedTools "Read,Grep,Glob" "Audita este código base en busca de vulnerabilidades de seguridad..."

# Paso de implementación de solo escritura
claude -p --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash" "Implementa las correcciones de security-audit.md..."

2. REPL NanoClaw

El bucle persistente incorporado de ECC. Un REPL consciente de la sesión que llama a claude -p de forma síncrona con el historial completo de la conversación.

# Iniciar la sesión predeterminada
node scripts/claw.js

# Sesión con nombre con contexto de habilidad
CLAW_SESSION=my-project CLAW_SKILLS=tdd-workflow,security-review node scripts/claw.js

Cómo Funciona

  1. Carga el historial de la conversación desde ~/.claude/claw/{session}.md
  2. Cada mensaje del usuario se envía a claude -p con el historial completo como contexto
  3. Las respuestas se agregan al archivo de la sesión (Markdown como base de datos)
  4. Las sesiones persisten entre reinicios

Cuándo NanoClaw vs Tubería Secuencial

Caso de UsoNanoClawTubería Secuencial
Exploración interactivaSíNo
Automatización con scriptNoSí
Persistencia de sesiónIncorporadaManual
Acumulación de contextoCrece por turnoFresco cada paso
Integración CI/CDPobreExcelente

Consulta la documentación del comando /claw para obtener detalles completos.


3. Bucle Agéntico Infinito

Un sistema de dos prompts que orquesta subagentes paralelos para generación impulsada por especificaciones. Desarrollado por disler (crédito: @disler).

Arquitectura: Sistema de Dos Prompts

PROMPT 1 (Orquestador)              PROMPT 2 (Subagentes)
┌─────────────────────┐             ┌──────────────────────┐
│ Analizar archivo de  │             │ Recibir contexto      │
│ especificación       │             │ completo              │
│ Escanear directorio  │  despliega │ Leer número asignado  │
│ de salida            │────────────│ Seguir especificación │
│ Planificar iteración │  N agentes │ exactamente           │
│ Asignar direcciones  │             │ Generar salida única  │
│ creativas            │             │ Guardar en directorio │
│ Gestionar oleadas    │             │ de salida             │
└─────────────────────┘             └──────────────────────┘

El Patrón

  1. Análisis de Especificación — El orquestador lee un archivo de especificación (Markdown) que define qué generar
  2. Reconocimiento de Directorio — Escanea la salida existente para encontrar el número de iteración más alto
  3. Despliegue Paralelo — Lanza N subagentes, cada uno con:
    • La especificación completa
    • Una dirección creativa única
    • Un número de iteración específico (sin conflictos)
    • Una instantánea de las iteraciones existentes (para unicidad)
  4. Gestión de Oleadas — Para modo infinito, despliega oleadas de 3-5 agentes hasta que el contexto se agote

Implementación a través de Comandos de Claude Code

Crea .claude/commands/infinite.md:

Analiza los siguientes argumentos de $ARGUMENTS:
1. spec_file — ruta al archivo de especificación en markdown
2. output_dir — donde se guardan las iteraciones
3. count — entero 1-N o "infinite"

FASE 1: Lee y comprende profundamente la especificación.
FASE 2: Lista output_dir, encuentra el número de iteración más alto. Comienza en N+1.
FASE 3: Planifica direcciones creativas — cada agente recibe un TEMA/ENFOQUE DIFERENTE.
FASE 4: Despliega subagentes en paralelo (herramienta Task). Cada uno recibe:
  - Texto completo de la especificación
  - Instantánea del directorio actual
  - Su número de iteración asignado
  - Su dirección creativa única
FASE 5 (modo infinito): Buclea en oleadas de 3-5 hasta que el contexto sea bajo.

Invoca:

/project:infinite specs/component-spec.md src/ 5
/project:infinite specs/component-spec.md src/ infinite

Estrategia de Lotes

CuentaEstrategia
1-5Todos los agentes simultáneamente
6-20Lotes de 5
infiniteOleadas de 3-5, sofisticación progresiva

Idea Clave: Unicidad mediante Asignación

No confíes en que los agentes se diferencien por sí mismos. El orquestador asigna a cada agente una dirección creativa específica y un número de iteración. Esto evita conceptos duplicados entre agentes paralelos.


4. Bucle Continuo de PRs de Claude

Un script de shell de nivel de producción que ejecuta Claude Code en un bucle continuo, creando PRs, esperando a CI y fusionando automáticamente. Creado por AnandChowdhary (crédito: @AnandChowdhary).

Bucle Central

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  ITERACIÓN CONTINUA DE CLAUDE                       │
│                                                     │
│  1. Crear rama (continuous-claude/iteración-N)      │
│  2. Ejecutar claude -p con prompt mejorado          │
│  3. (Opcional) Paso de revisor — claude -p separado │
│  4. Commit de cambios (claude genera mensaje)       │
│  5. Empujar + crear PR (gh pr create)               │
│  6. Esperar verificaciones CI (poll gh pr checks)   │
│  7. ¿Fallo de CI? → Paso de autocorrección (claude -p) │
│  8. Fusionar PR (squash/merge/rebase)               │
│  9. Volver a main → repetir                         │
│                                                     │
│  Limitar por: --max-runs N | --max-cost $X           │
│            --max-duration 2h | señal de finalización │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Instalación

Advertencia: Instala continuous-claude desde su repositorio después de revisar el código. No canalices scripts externos directamente a bash.

Uso

# Básico: 10 iteraciones
continuous-claude --prompt "Agrega pruebas unitarias para todas las funciones no probadas" --max-runs 10

# Limitado por costo
continuous-claude --prompt "Corrige todos los errores de linter" --max-cost 5.00

# Limitado por tiempo
continuous-claude --prompt "Mejora la cobertura de pruebas" --max-duration 8h

# Con paso de revisión de código
continuous-claude \
  --prompt "Agrega funcionalidad de autenticación" \
  --max-runs 10 \
  --review-prompt "Ejecuta npm test && npm run lint, corrige cualquier fallo"

# Paralelo mediante worktrees
continuous-claude --prompt "Agrega pruebas" --max-runs 5 --worktree tests-worker &
continuous-claude --prompt "Refactoriza código" --max-runs 5 --worktree refactor-worker &
wait

Contexto entre Iteraciones: SHARED_TASK_NOTES.md

La innovación crítica: un archivo SHARED_TASK_NOTES.md persiste entre iteraciones:

## Progreso
- [x] Agregadas pruebas para el módulo de autenticación (iteración 1)
- [x] Corregido caso límite en actualización de token (iteración 2)
- [ ] Aún falta: pruebas de limitación de tasa, pruebas de límites de errores

## Próximos Pasos
- Enfocarse en el módulo de limitación de tasa a continuación
- La configuración simulada en tests/helpers.ts se puede reutilizar

Claude lee este archivo al inicio de la iteración y lo actualiza al final. Esto cierra la brecha de contexto entre invocaciones independientes de claude -p.

Recuperación de Fallos de CI

Cuando fallan las verificaciones de PR, Continuous Claude automáticamente:

  1. Obtiene el ID de la ejecución fallida mediante gh run list
  2. Genera un nuevo claude -p con contexto de corrección de CI
  3. Claude inspecciona los registros mediante gh run view, corrige el código, hace commit, empuja
  4. Vuelve a esperar las verificaciones (hasta --ci-retry-max intentos)

Señal de Finalización

Claude puede señalar "He terminado" generando una frase mágica:

continuous-claude \
  --prompt "Corrige todos los errores en el rastreador de incidencias" \
  --completion-signal "CONTINUOUS_CLAUDE_PROJECT_COMPLETE" \
  --completion-threshold 3  # Se detiene después de 3 señales consecutivas

Tres iteraciones consecutivas que señalen finalización detienen el bucle, evitando ejecuciones desperdiciadas en trabajo terminado.

Configuración Clave

BanderasPropósito
--max-runs NDetener después de N iteraciones exitosas
--max-cost $XDetener después de gastar $X
--max-duration 2hDetener después de tiempo transcurrido
--merge-strategy squashsquash, merge o rebase
--worktree <nombre>Ejecución paralela mediante git worktrees
--disable-commitsModo de prueba (sin operaciones git)
--review-prompt "..."Agregar paso de revisor por iteración
--ci-retry-max NAutocorrección de fallos de CI (predeterminado: 1)

5. Patrón de Desloppificación

Un patrón complementario para cualquier bucle. Agrega un paso dedicado de limpieza/refactorización después de cada paso de Implementador.

El Problema

Cuando le pides a un LLM que implemente con TDD, toma "escribe pruebas" demasiado literalmente:

  • Pruebas que verifican el funcionamiento del sistema de tipos de TypeScript (probar typeof x === 'string')
  • Comprobaciones defensivas excesivas para cosas que el sistema de tipos ya garantiza
  • Pruebas para el comportamiento del framework en lugar de la lógica de negocio
  • Manejo excesivo de errores que oscurece el código real

¿Por qué no Instrucciones Negativas?

Agregar "no pruebes los sistemas de tipos" o "no agregues comprobaciones innecesarias" al prompt del Implementador tiene efectos secundarios:

  • El modelo se vuelve vacilante con TODAS las pruebas
  • Omite casos de prueba límite legítimos
  • La calidad se degrada de manera impredecible

La Solución: Paso Separado

En lugar de restringir al Implementador, déjalo ser minucioso. Luego agrega un agente de limpieza enfocado:

# Paso 1: Implementar (déjalo ser minucioso)
claude -p "Implementa la funcionalidad con TDD completo. Sé minucioso con las pruebas."

# Paso 2: Desloppificar (contexto separado, limpieza enfocada)
claude -p "Revisa todos los cambios en el árbol de trabajo. Elimina:
- Pruebas que verifican el comportamiento del lenguaje/framework en lugar de la lógica de negocio
- Comprobaciones de tipo redundantes que el sistema de tipos ya aplica
- Manejo de errores excesivamente defensivo para estados imposibles
- Sentencias console.log
- Código comentado

Mantén todas las pruebas de lógica de negocio. Ejecuta el conjunto de pruebas después de la limpieza para asegurarte de que nada se rompa."

En un Contexto de Bucle

for feature in "${features[@]}"; do
  # Implementar
  claude -p "Implementa $feature con TDD."

  # Desloppificar
  claude -p "Paso de limpieza: revisa cambios, elimina slop de pruebas/código, ejecuta pruebas."

  # Verificar
  claude -p "Ejecuta compilación + lint + pruebas. Corrige cualquier fallo."

  # Commit
  claude -p "Commit con mensaje: feat: add $feature"
done

Idea Clave

En lugar de agregar instrucciones negativas que tienen efectos secundarios en la calidad, agrega un paso de desloppificación separado. Dos agentes enfocados superan a un agente restringido.


6. Ralphinho / DAG basado en RFC o Orquestación DAG

El patrón más sofisticado. Una tubería multiagente impulsada por RFC...

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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