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bucles-autónomos

Patrones y arquitecturas para bucles autónomos de Claude Code, desde pipelines secuenciales simples hasta sistemas DAG multiagente impulsados por RFC. Conservado solo por compatibilidad: cuando se necesite una nueva guía para bucles autónomos, utilice bucle-agente-continuo en su lugar.

¿Qué es bucles-autónomos?

La habilidad de bucles autónomos proporciona un espectro completo de patrones para ejecutar Claude Code de manera autónoma en bucles, desde pipelines secuenciales simples con `claude -p` hasta sofisticados sistemas DAG multiagente orquestados por RFC. Este repositorio de referencia cubre seis patrones distintos: Pipeline Secuencial para flujos de trabajo de desarrollo diarios scriptados, el REPL NanoClaw para sesiones interactivas persistentes, el Bucle Agentico Infinito para generación paralela impulsada por especificaciones, el Bucle PR Continuo de Claude para proyectos iterativos de varios días con puertas CI, el patrón De-Sloppify para limpieza de calidad automatizada, y la orquestación Ralphinho/RFC-Driven DAG para características grandes con colas de fusión. Cada patrón se clasifica por complejidad y caso de uso ideal. Nota de compatibilidad: a partir de v1.8.0, esta habilidad se conserva solo por compatibilidad; toda la nueva guía de bucle autónomo debe redactarse bajo el nombre canónico `bucle-agente-continuo}. La habilidad enfatiza principios de diseño clave como el aislamiento del contexto de ventana, el enrutamiento de modelos (por ejemplo, usar Opus para razonamiento profundo y Sonnet para implementación rápida) y la propagación de código de salida. Para usuarios avanzados, ofrece capacidades como restricciones de herramientas read-only vs write-only, persistencia de contexto a través de sesiones nombradas y puntos de control de calidad de CI/CD para flujos de trabajo de producción. La habilidad también incluye advertencias sobre el peligro de instrucciones negativas y recomienda pasos de limpieza separados en lugar de prohibiciones dentro del prompt.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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 ahora es continuous-agent-loop. Las nuevas guías sobre 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. Abarca desde simples pipelines claude -p hasta orquestación DAG completa basada en RFC para múltiples agentes.

Cuándo Usarlo

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

Espectro de Patrones de Bucle

De lo más simple a lo más sofisticado:

PatrónComplejidadMejor Para
Pipeline SecuencialBajaPasos de desarrollo diarios, flujos de trabajo scripteados
REPL NanoClawBajaSesiones interactivas persistentes
Bucle Agéntico InfinitoMediaGeneración de contenido en paralelo, trabajo guiado por especificaciones
Bucle Continuo de PR de ClaudeMediaProyectos iterativos de varios días con compuertas CI
Patrón De-SloppifyComplementoLimpieza de calidad después de cualquier paso de Implementador
Ralphinho / DAG Guiado por RFCAltaFuncionalidades grandes, trabajo paralelo de múltiples unidades con cola de fusión

1. Pipeline 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 dirigir el LLM para arreglar tu código en modo interactivo.

La bandera claude -p ejecuta Claude Code de forma no interactiva con un prompt y sale al terminar. Encadena llamadas para construir un pipeline:

#!/bin/bash
# daily-dev.sh — Pipeline 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: De-sloppify (paso de limpieza)
claude -p "Revisa todos los archivos modificados por el commit anterior. Elimina cualquier prueba de tipo innecesaria, 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 la suite de pruebas después de la limpieza."

# Paso 3: Verificar
claude -p "Ejecuta la compilación completa, el linting, la verificación de tipos y la suite 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 cada llamada claude -p significa que no hay contaminación de contexto entre pasos.
  2. El orden importa — Los pasos se ejecutan secuencialmente. Cada uno se basa en el estado del sistema de archivos que dejó 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-Sloppify).
  4. Los códigos de salida se propagan — set -e detiene el pipeline ante un fallo.

Variaciones

Con enrutamiento de modelo:

# 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 (exhaustivo)
claude -p --model opus "Revisa todos los cambios en busca de problemas de seguridad, condiciones de carrera y casos extremos..."

Con contexto del 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 conocer 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 integrado 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 nombrada 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 sesión (Markdown como base de datos)
  4. Las sesiones persisten entre reinicios

Cuándo NanoClaw vs Pipeline Secuencial

Caso de UsoNanoClawPipeline Secuencial
Exploración interactivaSíNo
Automatización scripteadaNoSí
Persistencia de sesiónIntegradaManual
Acumulación de contextoCrece por turnoNuevo cada paso
Integración CI/CDPobreExcelente

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


3. Bucle Agéntico Infinito

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

Arquitectura: Sistema de Dos Prompts

PROMPT 1 (Orquestador)              PROMPT 2 (Sub-Agentes)
┌─────────────────────┐             ┌──────────────────────┐
│ Analizar archivo de especificación |      ┌─────────────┐│
│ Escanear directorio de salida      │      │             ││
│ Planificar iteración               │  despliega        ││
│ Asignar direcciones creativas      │────────────        ││
│ Gestionar oleadas                  │  N agentes        ││
└─────────────────────┘             └──────────────────────┘

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 sub-agentes, 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 el modo infinito, despliega oleadas de 3-5 agentes hasta que se agote el contexto

Implementación a través de Comandos de Claude Code

Crea .claude/commands/infinite.md:

Analiza los siguientes argumentos de $ARGUMENTS:
1. spec_file — ruta al markdown de especificación
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 sub-agentes 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): Bucle en oleadas de 3-5 hasta que el contexto sea bajo.

Invocación:

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

Estrategia de Lotes

ConteoEstrategia
1-5Todos los agentes simultáneamente
6-20Lotes de 5
infinitoOleadas 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 y un número de iteración específicos. Esto evita conceptos duplicados entre agentes paralelos.


4. Bucle Continuo de PR de Claude

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

Bucle Central

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  ITERACIÓN CONTINUA DE CLAUDE                       │
│                                                     │
│  1. Crear rama (continuous-claude/iteracion-N)      │
│  2. Ejecutar claude -p con prompt mejorado          │
│  3. (Opcional) Paso de revisor — claude -p separado │
│  4. Hacer commit de cambios (claude genera mensaje) │
│  5. Hacer push + crear PR (gh pr create)            │
│  6. Esperar verificaciones CI (poll gh pr checks)   │
│  7. ¿Fallo de CI? → Paso de corrección automática   │
│  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] Pruebas agregadas para el módulo de autenticación (iteración 1)
- [x] Caso extremo corregido en la renovación del token (iteración 2)
- [ ] Aún falta: pruebas de limitación de tasa, pruebas de límites de error

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

Claude lee este archivo al inicio de la iteración y lo actualiza al final. Esto supera 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 y push
  4. Vuelve a esperar las verificaciones (hasta --ci-retry-max intentos)

Señal de Finalización

Claude puede indicar "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

BanderaPropósito
--max-runs NDetenerse después de N iteraciones exitosas
--max-cost $XDetenerse después de gastar $X
--max-duration 2hDetenerse después del 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 NCorregir fallos de CI automáticamente (predeterminado: 1)

5. El Patrón De-Sloppify

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 al pie de la letra:

  • Pruebas que verifican que el sistema de tipos de TypeScript funciona (probar typeof x === 'string')
  • Comprobaciones en tiempo de ejecución excesivamente defensivas para cosas que el sistema de tipos ya garantiza
  • Pruebas para el comportamiento del framework en lugar de la lógica de negocio
  • Manejo de errores excesivo 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 reticente a TODAS las pruebas
  • Omite pruebas legítimas de casos extremos
  • La calidad se degrada de manera impredecible

La Solución: Paso Separado

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

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

# Paso 2: De-sloppify (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 exige
- Manejo de errores demasiado defensivo para estados imposibles
- Sentencias console.log
- Código comentado

Mantén todas las pruebas de lógica de negocio. Ejecuta la suite 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."

  # De-sloppify
  claude -p "Paso de limpieza: revisa cambios, elimina excesos de pruebas/código, ejecuta pruebas."

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

  # Commit
  claude -p "Haz 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 des-sloppify separado. Dos agentes enfocados superan a un agente restringido.


6. Ralphinho / DAG Guiado por RFC

El patrón más sofisticado. Un pipeline de múltiples agentes guiado por RFC, t

…

[truncado para traducción]

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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