据动察 Beating 监测，为了引导开发者从「人肉监工」式的提示词交互中解放，Claude Code 开发团队发布了智能体自循环（Loops）工作流指南。团队将自循环定义为「智能体在满足停止条件前重复执行工作周期」，并指出高效 AI 编程的核心在于设计能自主运作的循环系统。指南详细划分了四种循环演进阶段：1. 在轮次循环中，开发者编写定量检测的 SKILL.md 文件来让渡「检查权」；2. 在目标循环中，利用 /goal 指令配合测试成功率等确定性指标来让渡「停止判定权」；3. 在时间循环中，利用 /loop 或 /schedule 指令来让渡「触发权」；4. 最终在主动循环中，结合动态工作流让渡「提示词权」以实现全自动化。为了保证输出质量，团队建议引入第二个智能体来独立审计，打破主智能体的推理偏见。在 Token 成本管理上，则应精准设定停止条件并在大规模运行前先做试点。
