自主循环技能（兼容保留）
兼容性说明 (v1.8.0)：
autonomous-loops将保留一个版本。 现在的标准技能名称为continuous-agent-loop。新的循环指南 应创建在该规范名称下，而本技能保留仅用于避免 破坏现有工作流。
用于在循环中自主运行 Claude Code 的模式、架构和参考实现。涵盖了从简单的 claude -p 管道到完整的 RFC 驱动的多智能体 DAG 编排。
何时使用
- 设置无需人工干预即可自主运行的开发工作流
- 为你的问题选择正确的循环架构（简单 vs 复杂）
- 构建 CI/CD 风格的持续开发管道
- 运行具有合并协调功能的并行智能体
- 在循环迭代间实现上下文持久化
- 为自主工作流添加质量门和清理步骤
循环模式谱系
从最简单到最复杂：
| 模式 | 复杂度 | 最佳使用场景 |
|---|---|---|
| 顺序管道 | 低 | 日常开发步骤，脚本化工作流 |
| NanoClaw REPL | 低 | 交互式持久会话 |
| 无限智能体循环 | 中 | 并行内容生成，规范驱动的工作 |
| 持续 Claude PR 循环 | 中 | 需要 CI 门控的多日迭代项目 |
| 去冗余模式 | 附加 | 在任何实现步骤之后进行质量清理 |
| Ralphinho / RFC 驱动 DAG | 高 | 大型功能，需要合并队列的多单元并行工作 |
1. 顺序管道 (claude -p)
最简单的循环。 将日常开发分解为一系列非交互式的 claude -p 调用。每次调用都是一个具有清晰提示的聚焦步骤。
核心洞察
如果你连这种循环都想不出来，那说明你甚至无法在交互模式下驱动 LLM 来修复你的代码。
claude -p 标志以非交互方式运行 Claude Code，执行提示后退出。通过链式调用构建管道：
#!/bin/bash
# daily-dev.sh — 用于功能分支的顺序管道
set -e
# 步骤 1：实现功能
claude -p "阅读 docs/auth-spec.md 中的规范。在 src/auth/ 中实现 OAuth2 登录。先写测试（TDD）。不要创建任何新的文档文件。"
# 步骤 2：去冗余（清理步骤）
claude -p "审查上一次提交更改的所有文件。删除任何不必要的类型测试、过度防御性检查或对语言功能的测试（例如，测试 TypeScript 泛型是否工作）。保留真实的业务逻辑测试。清理后运行测试套件。"
# 步骤 3：验证
claude -p "运行完整的构建、lint、类型检查和测试套件。修复所有失败。不要添加新功能。"
# 步骤 4：提交
claude -p "为所有暂存的更改创建一个符合规范的提交。使用 'feat: add OAuth2 login flow' 作为提交信息。"
关键设计原则
- 每个步骤都是隔离的 — 每次
claude -p调用都有一个全新的上下文窗口，步骤间无上下文泄漏。 - 顺序很重要 — 步骤按顺序执行。每个步骤都基于前一个步骤留下的文件系统状态。
- 负面指令很危险 — 不要写“不要测试类型系统”。相反，添加一个单独的清理步骤（参见去冗余模式）。
- 退出码会传播 —
set -e会在失败时停止管道。
变体
带模型路由：
# 使用 Opus 进行研究（深度推理）
claude -p --model opus "分析代码库架构并编写添加缓存的计划..."
# 使用 Sonnet 进行实现（快速且能力强）
claude -p "根据 docs/caching-plan.md 中的计划实现缓存层..."
# 使用 Opus 进行审查（彻底）
claude -p --model opus "审查所有更改是否存在安全问题、竞态条件和边界情况..."
带环境上下文：
# 通过文件传递上下文，而不是增加提示长度
echo "关注领域：auth 模块，API 速率限制" > .claude-context.md
claude -p "阅读 .claude-context.md 了解优先级。按顺序处理它们。"
rm .claude-context.md
带 --allowedTools 限制：
# 只读分析步骤
claude -p --allowedTools "Read,Grep,Glob" "审计此代码库中的安全漏洞..."
# 只写实现步骤
claude -p --allowedTools "Read,Write,Edit,Bash" "实施来自 security-audit.md 的修复..."
2. NanoClaw REPL
ECC 内置的持久循环。 一个会话感知的 REPL，同步调用 claude -p，并携带完整的对话历史。
# 启动默认会话
node scripts/claw.js
# 带命名会话和技能上下文
CLAW_SESSION=my-project CLAW_SKILLS=tdd-workflow,security-review node scripts/claw.js
工作原理
- 从
~/.claude/claw/{session}.md加载对话历史 - 每个用户消息都作为上下文与完整历史一起发送给
claude -p - 响应被追加到会话文件中（将 Markdown 作为数据库）
- 会话在重启后持久存在
何时使用 NanoClaw 对比顺序管道
| 使用场景 | NanoClaw | 顺序管道 |
|---|---|---|
| 交互式探索 | 是 | 否 |
| 脚本化自动化 | 否 | 是 |
| 会话持久化 | 内置 | 手动 |
| 上下文累积 | 每轮增长 | 每一步都是新的 |
| CI/CD 集成 | 较差 | 优秀 |
详见 /claw 命令文档。
3. 无限智能体循环
一个双提示系统，用于编排并行子智能体进行规范驱动的生成。由 disler 开发。
架构：双提示系统
提示 1（编排器） 提示 2（子智能体）
┌─────────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ 解析规范文件 │ │ 接收完整上下文 │
│ 扫描输出目录 │ 部署 │ 读取分配的数字 │
│ 规划迭代 │──────────│ 完全遵循规范 │
│ 分配创意方向 │ N 个智能体│ 生成独特输出 │
│ 管理批次 │ │ 保存到输出目录 │
└─────────────────────┘ └──────────────────────┘
模式
- 规范分析 — 编排器读取一个定义要生成内容的规范文件（Markdown）
- 目录侦察 — 扫描现有输出以找到最高的迭代编号
- 并行部署 — 启动 N 个子智能体，每个智能体获得：
- 完整规范
- 一个独特的创意方向
- 一个特定的迭代编号（无冲突）
- 现有迭代的快照（用于保证独特性）
- 批次管理 — 对于无限模式，部署 3-5 个智能体的批次，直到上下文耗尽
通过 Claude Code 命令实现
创建 .claude/commands/infinite.md：
从 $ARGUMENTS 解析以下参数：
1. spec_file — 规范 markdown 的路径
2. output_dir — 保存迭代结果的目录
3. count — 整数 1-N 或 "infinite"
阶段 1：阅读并深入理解规范。
阶段 2：列出 output_dir，找到最高迭代编号。从 N+1 开始。
阶段 3：规划创意方向 — 每个智能体获得一个不同的主题/方法。
阶段 4：并行部署子智能体（使用 Task 工具）。每个智能体接收：
- 完整规范文本
- 当前目录快照
- 分配给它们的迭代编号
- 它们独特的创意方向
阶段 5（无限模式）：以 3-5 个为一组循环，直到上下文不足。
调用：
/project:infinite specs/component-spec.md src/ 5
/project:infinite specs/component-spec.md src/ infinite
批处理策略
| 数量 | 策略 |
|---|---|
| 1-5 | 所有智能体同时启动 |
| 6-20 | 每批 5 个 |
| 无限 | 每批 3-5 个，逐步增加复杂度 |
关键洞察：通过分配保证独特性
不要依赖智能体自行区分。编排器分配给每个智能体一个特定的创意方向和迭代编号。这可以防止并行智能体生成重复概念。
4. 持续 Claude PR 循环
一个生产级的 shell 脚本，在一个持续循环中运行 Claude Code，创建 PR，等待 CI，并自动合并。由 AnandChowdhary 创建。
核心循环
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 持续 CLAUDE 迭代 │
│ │
│ 1. 创建分支 (continuous-claude/iteration-N) │
│ 2. 运行 claude -p，使用增强提示 │
│ 3. （可选）审查者步骤 — 单独的 claude -p │
│ 4. 提交更改（claude 生成信息） │
│ 5. 推送并创建 PR（gh pr create） │
│ 6. 等待 CI 检查（轮询 gh pr checks） │
│ 7. CI 失败？→ 自动修复步骤（claude -p） │
│ 8. 合并 PR（压缩/合并/变基） │
│ 9. 回到主分支 → 重复 │
│ │
│ 限制方式：--max-runs N | --max-cost $X │
│ --max-duration 2h | 完成信号 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
安装
警告： 请从其仓库安装 continuous-claude，并在安装前审查代码。不要直接将外部脚本通过管道传给 bash。
使用
# 基础：10 次迭代
continuous-claude --prompt "为所有未测试的函数添加单元测试" --max-runs 10
# 成本限制
continuous-claude --prompt "修复所有 linter 错误" --max-cost 5.00
# 时间限制
continuous-claude --prompt "提高测试覆盖率" --max-duration 8h
# 带代码审查步骤
continuous-claude \
--prompt "添加认证功能" \
--max-runs 10 \
--review-prompt "运行 npm test && npm run lint，修复任何失败"
# 通过工作树并行执行
continuous-claude --prompt "添加测试" --max-runs 5 --worktree tests-worker &
continuous-claude --prompt "重构代码" --max-runs 5 --worktree refactor-worker &
wait
跨迭代上下文：SHARED_TASK_NOTES.md
关键的创新：SHARED_TASK_NOTES.md 文件在迭代之间持久存在：
## 进度
- [x] 为 auth 模块添加了测试 (iteration 1)
- [x] 修复了 token 刷新中的边界情况 (iteration 2)
- [ ] 仍需：速率限制测试，错误边界测试
## 后续步骤
- 接下来专注于速率限制模块
- tests/helpers.ts 中的模拟设置可以重用
Claude 在迭代开始时读取此文件，并在迭代结束时更新它。这弥补了独立 claude -p 调用之间的上下文差距。
CI 失败恢复
当 PR 检查失败时，持续 Claude 会自动：
- 通过
gh run list获取失败的运行 ID - 生成一个新的
claude -p，携带 CI 修复上下文 - Claude 通过
gh run view检查日志、修复代码、提交、推送 - 重新等待检查结果（最多
--ci-retry-max次尝试）
完成信号
Claude 可以通过输出来表示“我完成了”：
continuous-claude \
--prompt "修复问题跟踪器中的所有错误" \
--completion-signal "CONTINUOUS_CLAUDE_PROJECT_COMPLETE" \
--completion-threshold 3 # 连续收到 3 次信号后停止
连续三次迭代发送完成信号将停止循环，防止在已完成的工作上浪费运行。
关键配置
| 标志 | 用途 |
|---|---|
--max-runs N | 在 N 次成功迭代后停止 |
--max-cost $X | 在花费 $X 后停止 |
--max-duration 2h | 在时间过去后停止 |
--merge-strategy squash | squash、merge 或 rebase |
--worktree <name> | 通过 git 工作树并行执行 |
--disable-commits | 试运行模式（无 git 操作） |
--review-prompt "..." | 每次迭代添加审查者步骤 |
--ci-retry-max N | 自动修复 CI 失败（默认：1） |
5. 去冗余模式
任何循环的附加模式。 在每个实现步骤之后添加一个专门的清理/重构步骤。
问题
当你要求 LLM 使用 TDD 实现时，它会过于字面地理解“写测试”：
- 测试 TypeScript 类型系统是否工作（测试
typeof x === 'string'） - 对类型系统已经保证的事情进行过度的防御性运行时检查
- 测试框架行为而非业务逻辑
- 掩盖实际代码的过多错误处理
为什么不用负面指令？
在实现者提示中添加“不要测试类型系统”或“不要添加不必要的检查”会带来下游影响：
- 模型对所有测试都变得犹豫不决
- 它会跳过合法的边界情况测试
- 质量会不可预测地下降
解决方案：单独的步骤
与其约束实现者，不如让它彻底执行。然后添加一个专门的清理智能体：
# 步骤 1：实现（让它彻底）
claude -p "使用完整的 TDD 实现该功能。彻底进行测试。"
# 步骤 2：去冗余（单独的上下文，聚焦清理）
claude -p "审查工作树中的所有更改。删除：
- 验证语言/框架行为而非业务逻辑的测试
- 类型系统已经强制执行的冗余类型检查
- 针对不可能状态的过度防御性错误处理
- Console.log 语句
- 被注释掉的代码
保留所有业务逻辑测试。清理后运行测试套件以确保没有破坏任何东西。"
在循环上下文中
for feature in "${features[@]}"; do
# 实现
claude -p "使用 TDD 实现 $feature。"
# 去冗余
claude -p "清理步骤：审查更改，删除测试/代码冗余，运行测试。"
# 验证
claude -p "运行构建 + lint + 测试。修复任何失败。"
# 提交
claude -p "提交，信息为：feat: 添加 $feature"
done
关键洞察
与其添加具有下游质量影响的负面指令，不如添加一个单独的去冗余步骤。两个聚焦的智能体胜过一个有约束的智能体。
6. Ralphinho / RFC 驱动 DAG 编排
最复杂的模式。 一个 RFC 驱动、多智能体的管道，利用 DAG（有向无环图）和合并队列进行大规模并行开发。
核心架构：DAG 工作流
工作流描述 ┌──────────────────┐
┌──────────────────────────┐ │ 智能体 1：RFC 草案 │
│ RFC：为 OAuth2 添加 │ └────────┬─────────┘
│ 支持 OIDC │ │
│ │ ┌──────────────────┐
│ 依赖：auth.rs, │ │ 智能体 2：实现 │
│ config.rs │ └────────┬─────────┘
│ │ │
│ 子任务： │ ┌──────────────────┐
│ - 编写 RFC (1) │ │ 智能体 3：测试 │
│ - 实现 OIDC (2) │ └────────┬─────────┘
│ - 编写测试 (3) │ │
│ - 集成测试 (4) │ ┌──────────────────┐
└──────────────────────────┘ │ 智能体 4：集成 │
└──────────────────┘
模式如何运作
- 编写 RFC — 第一个智能体编写一个详细的 RFC，定义功能、依赖关系和子任务。RFC 充当“真相来源”。
- 解析 DAG — 编排器读取 RFC，构建一个子任务间的依赖图。
- 并行执行 — 无依赖的智能体并行启动。每个智能体获得：
- RFC 的相关部分作为上下文
- 其特定子任务的范围
- 输入文件（例如，先决条件的 PR）
- 合并队列 — 当智能体完成时，其更改被放入一个合并队列中。排序考虑依赖关系。
- 自动合并 — 一旦所有依赖的 PR 合并，子任务就会自动合并到主分支。
- 反馈循环 — 失败会创建一个新的迭代，更新 RFC，重新触发受影响的子任务。
关键组件
- RFC 文件：位于
rfcs/中，定义所有子任务、依赖关系和验收标准 - DAG 解析器：读取 RFC 并构建依赖图
- 智能体工厂：为每个子任务生成新的 Claude Code 实例
- 合并队列：GitHub PR 的排序列表，尊重依赖关系（例如，
gh pr merge） - 状态跟踪器：监控所有子任务的进度，检测停滞或失败
何时使用
| 因素 | 推荐？ |
|---|---|
| 任务可以分解为独立的子任务 | 是 |
| 子任务有明确的依赖关系 | 是 |
| 你有一个 CI 系统来验证合并 | 是 |
| 团队有多个开发人员并行工作 | 是的，非常适合 |
| 任务很小（< 5 个文件） | 否，顺序管道更简单 |
实现
完整的实现超出了本技能的范围，但这里是一个起点：
# dag-orchestrator.sh（概念性示例）
# 1. 解析 RFC
RFC_FILE="rfcs/$1"
# 2. 提取子任务
# （假设一个 RFC 格式，其中描述子任务）
# 3. 为每个子任务生成智能体
for subtask in $(parse_subtasks "$RFC_FILE"); do
claude -p "根据 RFC 实现子任务 '$subtask'。RFC 位于 $RFC_FILE。" &
done
wait
# 4. 解决合并冲突并合并
有关更复杂的版本，请参阅 continuous-claude 仓库中的 ralphinho 分支。
选择循环
| 你的需求 | 推荐模式 |
|---|---|
| “我需要运行 3 个顺序的 bash-like 步骤” | 1. 顺序管道 |
| “我想要一个持久的、交互式的会话” | 2. NanoClaw REPL |
| “多次并行生成独特的内容” | 3. 无限智能体循环 |
| “一个持续运行多日、带 CI 的自主代理” | 4. 持续 Claude PR 循环 |
| “我在任何实现后都需要清理” | 5. 去冗余模式 |
| “一个分解为多个子任务的大型功能” | 6. Ralphinho / RFC 驱动 DAG |