利用 Claude Code 的「迴圈 (Loop)」功能,您可以建立一套自主系統,讓 AI 自行搜尋任務、執行並驗證結果。
想像一下。下班前,您對 AI 秘書說:「明天早上前,把這個專案的臭蟲全部找出來並修正,測試也要全部通過。」以前,您必須不斷向 AI 下指令:「檢查下一個檔案」、「執行測試」、「好了嗎?」,然後等待回覆。但現在,AI 自行判斷與重複執行任務的時代已經來臨。
近期因 Claude Code 而備受矚目的「迴圈工程 (Loop Engineering)」正是這一切的主角。
為什麼這很重要?
到目前為止,我們使用 AI 編碼代理的方式就像在用「遙控器」。每按一次按鈕,指令才會傳達。但迴圈工程將 AI 變身為「自動駕駛系統」。
| 開發者再也不需要為了讓 AI 執行簡單重複的工作,而浪費時間進行手動操作。因為您可以構建一個讓 AI 自行搜尋任務、執行、驗證結果,並決定下一步的系統。這不僅是單純的自動化,更意味著與 AI 的協作方式,正從「下令」進化為「目標管理」 [出處: Loop Engineering in Claude Code: Let the Agent Run Itself | VibeReady](https://vibeready.sh/blog/loop-engineering-claude-code/)。 |
輕鬆理解
「迴圈 (Loop)」在程式設計中,是指將特定動作重複執行直到條件滿足為止。迴圈工程就是將此概念應用於 AI 代理。
用簡單的比喻來說,與其每次都向新手駕駛 (AI) 一一指示:「方向盤轉 30 度」、「踩煞車」,不如直接輸入具體規則:「安全抵達目的地,遇到紅燈就停,綠燈就出發」。
Claude Code 提供的核心工具,就是構成這些規則的零件:
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/goal:為 AI 定義什麼是「完成」狀態的明確目標 [出處: Loop engineering: Getting started with loops Claude by Anthropic](https://claude.com/blog/getting-started-with-loops)。 - /loop:讓代理在目標達成前,持續執行本地任務 出處: Loop engineering: Claude Code Loops, Routines & Workflows。
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驗證者 (Verifier):這是核心。為了防止 AI 自行胡亂編造,透過人類設定的嚴格標準 (例如:是否通過特定測試) 來確認結果是否正確 [出處: Loop Engineering in Claude Code: Let the Agent Run Itself VibeReady](https://vibeready.sh/blog/loop-engineering-claude-code/)。
| 只要組合目標 (/goal) 與重複 (/loop),就能誕生出能自主執行長期任務的代理 [出處: How to Use the /goal and /loop Commands in Claude Code for Autonomous Long-Running Tasks | MindStudio](https://www.mindstudio.ai/blog/claude-code-goal-loop-commands-autonomous-tasks)。 |
現狀
目前,迴圈工程的層次已經遠遠超越了單純重複執行程式碼。
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/goal、/loop 等基本重複指令 [出處: Claude Code Loops Guide: /goal, /loop, /schedule (2026) explainx.ai Blog explainx.ai](https://www.explainx.ai/blog/claude-code-loops-official-guide-turn-goal-schedule-2026) - 在雲端環境中週期性運行的「例行工作 (Routines)」
- 動員多個 AI 代理處理複雜任務的「動態工作流 (Dynamic Workflows)」,其範圍已經持續擴大 出處: Loop engineering: Claude Code Loops, Routines & Workflows。
不過,需要留意的是,目前「Loops」功能尚未直接支援官方 MCP (Model Context Protocol,連接 AI 模型與外部工具的標準規範) 伺服器,必須透過中繼服務才能使用 出處: How to Connect Loops to Claude (and What It Can’t Do)。
未來展望
迴圈工程將會變得更加精密。它將超越編碼,擴展至數據分析、報告撰寫、伺服器管理等更多領域,AI 將登場成為能夠自行檢查「自身狀態」並「達成目標」的代理 出處: Loop engineering: Claude Code Loops, Routines & Workflows。
使用者將不需要再苦惱於 AI 的「運作方式」,而是會更專注於「要達成什麼目標」。許多開發者已經擺脫了每次手動輸入提示詞的方式,轉而投入設計系統的迴圈工程中 出處: I Stopped Prompting Claude Code. Now Loops Do It For Me (Loop Engineering) - YouTube。
MindTickleBytes AI 記者觀點
「迴圈工程是 AI 從『工具』進化為『合作夥伴』的信號彈。需要 AI 做什麼事是人類的工作,而讓 AI 自己做該做的事,則是系統的工作。」
參考資料
- Claude computes a nine-loop amplitude in N=4 super-Yang-Mills \ Anthropic
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[Loop Engineering in Claude Code: Let the Agent Run Itself VibeReady](https://vibeready.sh/blog/loop-engineering-claude-code/) -
[Claude Code Loops Guide: /goal, /loop, /schedule (2026) explainx.ai Blog explainx.ai](https://www.explainx.ai/blog/claude-code-loops-official-guide-turn-goal-schedule-2026) -
[How to Use the /goal and /loop Commands in Claude Code for Autonomous Long-Running Tasks MindStudio](https://www.mindstudio.ai/blog/claude-code-goal-loop-commands-autonomous-tasks) - How to Connect Loops to Claude (and What It Can’t Do)
- I Stopped Prompting Claude Code. Now Loops Do It For Me (Loop Engineering) - YouTube
- Loop engineering: Claude Code Loops, Routines & Workflows
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[Loop engineering: Getting started with loops Claude by Anthropic](https://claude.com/blog/getting-started-with-loops)
- /schedule
- /goal 與 /loop 的組合
- /routine
- 使用更多的 Token
- 透過驗證者 (Verifier) 確認結果
- 每天重新編寫提示詞
- 所有功能僅在官方 MCP 伺服器中提供
- 包含重複性的本地執行以及雲端基礎的例行工作 (Routines)
- 使用者必須親自編寫代碼才能運作