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從零開始玩轉迴圈 (Getting started with loops)

🔗 https://baoyu.io/blog/2026-07-06/claudedevs-2074208949205881033

📌 Claude Code 迴圈分類與使用指南

TL;DR：文章說明 Claude Code 中的觸發、停止、基礎指令與適用任務四個維度，並分享回合制與目標導向兩種迴圈的實作範例，幫助控制 token 消耗並提升程式碼品質。

🎣 很多人以為給 AI 一條提示詞就能完成任務，但缺乏結構化的迴圈時，AI 可能反覆試錯卻難以收斂。究竟該如何設計讓 AI 智慧體在不浪費資源的前提下持續改進？

🤔 背景與問題
在使用 Claude Code 時，開發者常面臨兩個困境：一是不知道何時該停止讓 AI 繼續工作，二是不清楚如何讓 AI 在多輪互動中保持品質且不浪費 token。文章提出以「觸發方式」「停止條件」「使用的 Claude Code 基礎指令」「最適合的任務型別」四個維度來分類迴圈，以求提供一套可操作的框架。

🧩 方法或架構
文章根據上述四個維度，介紹兩種主要的迴圈型別：

  1. 回合制迴圈 (Turn‑based loops)

    • 觸發方式：使用者輸入提示詞。
    • 停止條件：Claude 自行判斷任務已完成，或發現需要向使用者索取更多上下文。
    • 適用場景：不屬於常規流程或定時計劃、較為短暫的任務。
    • 控制消耗：編寫非常具體的提示詞，並透過「技能 (Skills)」功能加強驗證環節，從而減少來回互動的回合數。
    • 實作範例：讓 Claude 製作「點贊」按鈕時，使用者可把手動檢查的步驟寫入 SKILL.md。該檔案應包含工具或連結器，使 Claude 能「看」到、衡量或與最終結果真實互動。驗證標準越量化、越具體，Claude 越能自行判斷。例如： 
      name: verify-frontend-change
description: 在宣佈完成之前，端到端驗證任何 UI 更改。
      具體步驟包括：啟動開發伺服器並在瀏覽器中開啟修改後的頁面；直接與新增的控制元件互動並截圖；檢查瀏覽器控制台確保無新增錯誤或警告；使用 Chrome 開發者工具的 MCP 進行效能追蹤與 Core Web Vitals 稽核；若任一步驟失敗，必須修復並從步驟 1 重新開始，絕不接受只驗證了一半的工作。

  2. 目標導向迴圈 (Goal‑based loop /goal)

    • 觸發方式：即時手動輸入提示詞。
    • 停止條件：目標達成，或達到設定的最大嘗試回合數上限。
    • 適用場景：具備可驗證退出標準（能以客觀資料判斷對錯）的任務。
    • 控制消耗：設定非常具體的完成標準和明確的回合數上限（例如「嘗試 5 次後停止」），並透過 /goal 指令定義「到底什麼樣才算做完」，讓 Claude 有更長時間持續迭代。當成功標準明確後，Claude 不需要自行猜測「足夠好」的時機，評估模型會在每次嘗試停止時檢查條件，未達標則會被打回去繼續嘗試。

💡 深入分析
文章強調，並非所有任務都需要複雜的迴圈；建議從最簡單的方案開始上手，再根據實際情況靈活挑選上述模式。透過在 SKILL.md 中寫入量化驗證步驟，可把人類審查員的檢查邏輯轉移給 AI，從而減少人工介入的頻率。同時，明確的目標與回合上限能防止 token 無端浪費，同時保證 AI 在嘗試失敗時仍能得到明確的回饋方向。

⚠️ 限制
文章僅就 Claude Code 內建的基礎指令與兩種迴圈型別進行說明，未涉及其他可能的迴圈變體或外掛工具的使用情況。具體效能提升幅度需依實際專案情況而定。

🎯 實務啟示

  • 在編寫提示詞時，盡量使用具體、可量化的描述，並考慮將常見的檢查步驟抽離至 SKILL.md，讓 AI 能自行完成端到端驗證。
  • 對於具有明確成功標準的任務（例如 UI 功能、API 回應正確性），使用 /goal 指令設定目標與最大嘗試次數，可讓 AI 在不超出資源預算的前提下進行足夠的迭代。
  • 先從回合制迴圈練習熟悉基本互動流程，之後再嘗試目標導向迴圈來處理需要多次試錯的較複雜任務。

🔗 來源

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