# 爆火的 Loop Engineering，三个文件让 Claude Code 循环验证代码直到全绿

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#### 单次交付的根本缺陷

用 AI 写代码已经是很多开发者的日常，但一个隐藏的问题始终没有被解决：**验证这件事仍然压在人身上。**

你描述需求，AI 生成代码，你肉眼扫一遍觉得没问题——于是收工。问题是，肉眼扫不到的地方太多了。代码能运行，不代表测试全过；测试全过，不代表类型推断没有隐患；类型没错，不代表格式规范符合团队标准。更常见的场景是：你发现 AI 写的代码有问题，贴回去让它改，改完引入新问题，来回几轮之后你已经不确定是在收敛还是在扩散。

这不是 AI 不够聪明，而是**工作流设计本身就缺了一个环节**：自动化验证的闭环。

Loop Engineering 的核心思路就一句话：把写代码和验证代码分拆给两个专职 Agent，用一个编排器循环调度，查到全绿才停。验证从"你的工作"变成"系统的工作"。

![Loop Engineering 流程图：Builder 写代码，Checker 验证，循环直到全绿](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/282f6c91bba4b57cbfbfe428766fbc2b.jpg)

#### 核心设计：硬隔离而非软约束

Loop Engineering 的实现只需要三个文件加一个配置，但在动手之前必须理解一个关键设计决策：**执行和验证为什么必须是两个 Agent，而不是同一个 Agent 的两步操作？**

原因出乎意料地简单：写代码的 Agent 往往高估自己的输出质量。让同一个 Agent 写完代码再自查，它有很大概率觉得没问题——因为它刚刚写的，思路还热着。两个专职 Agent 的分工从根本上消除了这个偏差：builder 只负责写和改，checker 只负责跑检查和报告，双方没有利益冲突。

更重要的是，这种隔离不是靠提示词约束实现的，而是通过 **tools 字段的差异做到工具层面的硬隔离**：

![Builder 拥有 Write/Edit 权限可以修改代码，Checker 只有 Read/Bash 无法写文件](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/6dc31ac7eaf8006ef0f51f0e356b3a4c.jpg)

builder 的 tools 包含 `Write` 和 `Edit`，能修改代码；checker 的 tools 只有 `Read`、`Grep`、`Glob`、`Bash`，从工具可见性层面保证了它物理上无法修改任何文件。就算 checker 的提示词里没写"不能改代码"，它也改不了——因为工具根本就没给它。

#### 三个文件搭建 Loop Engineering 完整闭环

整套系统的所有配置放在项目根目录的 `.claude/` 子目录下，三个文件各司其职。

**文件一：builder.md（只写代码）**

放在 `.claude/agents/builder.md`：

```yaml
---
name: builder
description: 负责编写和修复代码。用于实现任务或修复 checker 发现的失败。
tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash
model: sonnet
---

你只负责构建和修复，不做其他任何事情。

## 接到任务时

1. 先读项目的 AGENTS.md、README、package.json（或等效配置文件），
   理解架构分层和编码约定。不了解项目约定就动手，白跑的循环比读文档
   花的时间多得多。
2. 确认任务涉及的文件范围。如果需要跨层修改，先想清楚依赖方向是否允许。
3. 写一行任务简报：目标、涉及文件、完成标准。然后开始实现。

## 接到修复请求时

1. 逐条阅读 checker 报告的失败项，每条失败都要读到 file:line。
2. 定位根因。区分症状和病因：测试失败是症状，代码逻辑错误是病因。
   修病因，不要修症状。
3. 一次只修一个根因。如果 checker 报了 3 个失败，但它们可能是同一个
   根因引起的，先修最可能的那个，跑一遍检查看是否连带解决其他的。
4. 不要顺手重构不相关的代码。循环验证的场景下，每一行多余改动都可能
   引入新问题，让下一轮 checker 报出意料之外的失败。

## 红线

- 绝不弱化测试来让它通过。修代码，不是修测试。
- 绝不通过删除、注释、跳过失败的检查来达到通过。
- 绝不在没有跑过检查的情况下声称已修复。

## 汇报格式

修改完成后，先本地跑一遍 checker 会执行的命令，确认通过再汇报。
汇报格式：
  改了什么：<一句话>
  修改文件：<file1>, <file2>, ...
  本地检查结果：<通过/失败>
```

**文件二：checker.md（只跑检查）**

放在 `.claude/agents/checker.md`：

```yaml
---
name: checker
description: 运行所有检查并报告失败项。在 builder 之后调用。绝不修改代码。
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: sonnet
---

你只检查，绝不修复。

## 发现检查命令

不要假设检查命令。先读 package.json 的 scripts 字段（或等效配置），
找出项目实际使用的检查命令。常见模式：

- test: `npm test` / `pnpm test` / `vitest run`
- lint: `eslint .` / `oxlint .` / `biome check`
- 类型: `tsc --noEmit` / `vue-tsc --noEmit`
- 格式: `prettier --check` / `format:check`

如果项目有聚合检查命令（如 `pnpm check` = test + lint + tsc + format），
优先跑聚合命令，它能一次性覆盖所有检查项。

如果项目有额外检查（依赖守卫、deadcode 检测、安全扫描等），也要跑。
这些检查往往能抓到测试和 lint 抓不到的问题。

## 执行

按顺序运行所有检查命令。每项检查的完整输出都要保留，不要只保留最后
一行的 pass/fail。失败的检查往往需要看中间输出才能定位根因。

## 报告格式

- 全部通过：输出 "ALL GREEN"，然后逐项列出每项检查的名称和通过证明
  （如 "test: 848 passed, 0 failed"）。不要只说全过了。

- 任何失败：输出 "FAILED"，然后逐条列出：
  `file:line - 什么坏了 - 哪个检查抓到的`

  如果同一文件有多个失败，合并列出。如果多个失败可能是同一根因，
  标注疑似同源。

## 红线

- 绝不意译失败信息。复制真实错误输出的关键行。builder 要根据你的报告
  来修复，模糊的报告会浪费整整一轮循环。
- 绝不因为看起来是小问题而省略失败项。你没修过的问题，builder 也不知道。
- 绝不自己尝试修复。你只负责报告，修复是 builder 的事。
```

**文件三：循环编排器（/loop 命令）**

放在 `.claude/commands/loop.md`，自动注册为斜杠命令 `/loop`：

```yaml
---
description: 循环运行 builder 和 checker，直到所有检查通过
argument-hint: <task>
allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash, Task
model: sonnet
---

以循环方式执行此任务：$ARGUMENTS

## 第 0 步：对齐目标

写一行任务简报：目标、涉及文件、完成标准。
这一行会传给 builder 和 checker，确保三者对齐。

## 循环

1. 派 builder 实现任务（或修复上一轮的失败）。
2. 派 checker 运行所有检查。
3. 如果 checker 说 ALL GREEN：停止，向我展示 diff 和检查结果。
4. 如果 checker 说 FAILED：把 checker 的完整失败报告原样转发给 builder，
   不要自己解读或过滤。builder 需要原始错误信息来定位根因。
5. 回到第 1 步。

## 轮次管理

- 最多 5 轮。每轮开始时公开声明 "Cycle N/5"。
- 如果同一失败连续出现两次，停止循环。builder 可能在瞎猜，
  不是在修复。把情况报告给我。
- 如果修复导致之前通过的检查失败，停止循环。在拆东墙补西墙。

停止条件在 CLAUDE.md 中。严格遵循。
```

编排器有一条隐性关键原则值得单独强调：**失败报告必须原样转发，禁止二次解读**。编排器的天然倾向是帮忙总结，但总结会丢失行号、堆栈轨迹、中间输出——而这些恰恰是 builder 定位根因必需的信息。一次"好心总结"可能让整轮循环白跑。

**停止规则写进 CLAUDE.md**

把以下内容追加进项目根目录的 `CLAUDE.md`，让三个 Agent 都能看到刹车条件：

```markdown
## Loop stop rules

### 停止条件

循环在以下任一条件成立时停止：

1. ALL GREEN：所有检查通过。停止，附上每项检查的通过证明。
2. 轮次用尽：达到 5 轮上限。停止，报告仍失败的项、每轮尝试了什么、为什么没成功。
3. 同一失败连续两轮：builder 在猜，不是在修。停止，升级给我。
4. 回归：修复导致之前通过的检查失败。停止，说明改了什么导致了回归。
5. 无实质进展：连续 2 轮失败项数量没有减少。停止，可能任务范围过大，
   需要拆分成更小的子任务。
6. 疑似超出能力边界：builder 反复尝试但失败原因涉及它无法访问的外部依赖
   或环境问题。停止，报告阻塞点。

### 红线

- 永远不在没有 checker 输出的情况下报告成功。
- 永远不弱化、删除、跳过检查来达到 ALL GREEN。
- 永远不修改 checker 的工具白名单。

### 升级协议

停止并升级给我时，必须携带以下信息：
- 当前轮次（Cycle N/5）
- 仍失败的项列表
- 每项已尝试过的修复方法
- 你的判断：为什么继续循环不会解决问题
```

六条停止条件覆盖了实战中最常见的卡死模式：通过了（停）、跑完了（停）、在猜（停）、回归了（停）、没进展（停）、超出边界（停）。升级协议要求编排器在刹车时必须携带结构化的诊断报告，你拿到之后直接决策，不需要自己翻历史。

#### 接入 step-3.7-flash：让循环跑起来不卡

三个文件就位后，还需要一个支撑循环高频运转的模型。修改 `~/.claude/settings.json`：

```json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的 StepFun API Key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.stepfun.com/step_plan",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "step-3.7-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "step-3.7-flash"
  },
  "model": "sonnet"
}
```

![接入 step-3.7-flash：在 settings.json 中配置 StepFun API，所有 Agent 统一走高速模型](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/3a296885abdc22d692c9c91f946a3222.jpg)

API Key 在阶跃星辰开放平台（platform.stepfun.com）申请。把 sonnet 和 haiku 两个别名都映射到 `step-3.7-flash`，整套 Loop Engineering 的三个 Agent 就都会走同一个模型。

**为什么选 step-3.7-flash？** Loop Engineering 对模型有一个非常规的要求：在短时间内被高频调用，每次都要快速给出准确判断。这和"一次对话解决所有问题"的单轮场景完全不同。

step-3.7-flash 在循环调度场景下有三个具体优势：

- **400 TPS 推理速度**：每轮等待时间极短，5 轮循环下来模型推理总耗时可能不到喝一口水的时间。换 50-100 TPS 的模型，同样 5 轮多出好几分钟纯推理等待——等久了人就会忍不住手动干预，而手动干预恰恰破坏了 Loop Engineering 的意义。
- **可配置推理强度**：支持 low/medium/high 三档推理强度，定位代码错误用 medium 档就够，不需要每轮都拉满。
- **Step Plan 订阅制**：循环模式下 token 消耗量远超单轮对话，按量计费很容易失控。Flash Pro 档位每月 8000M Credit，高频调用场景基本覆盖。

#### 真实战场：给 Step-Realtime-CLI 贡献四个 PR

理论够了，看看实际跑起来是什么感觉。以给阶跃星辰开源项目 Step-Realtime-CLI 提 PR 为例，全程使用 Claude Code + step-3.7-flash 的 loop 模式，连续处理了四个方向的问题，这个项目的 `pnpm check` 命令串联了六项检查（test + lint + dep-guard + deadcode + tsc + format:check），天然充当了 checker 的检查集。

**问题一：WSL 环境下的 Bun 路径污染**

clone 项目跑 `setup.sh`，WSL 里直接报错——`command -v bun` 找到了 PATH 里 Windows 版本的 Bun（路径在 `/mnt/c/...`），用它构建出来的二进制在 Linux 里根本跑不了。

```
/loop 修复 setup.sh 在 WSL 下误用 Windows Bun 的问题
```

builder 写了 `resolve_bun()` 函数：优先读 `STEP_BUN_BIN` 环境变量，检测到 `/mnt/*` 路径时警告并跳过，回退到 `$HOME/.bun/bin/bun` 等 Linux 原生路径。checker 跑 `pnpm check`，一轮全绿，提了 PR #37。

**问题二：启动时崩溃——空 chunk 与缺失构建**

```
step-cli error: OpenTUI runtime did not export createLocalTuiClientApp()
```

builder 读 `tsdown.config.ts` 发现两个问题：rolldown 把 `local-tui-app.ts` tree-shake 掉了导致产出 chunk 为空；同时 `agent-sdk` 包根本就没有构建步骤，`dist/index.js` 不存在。补上 preserve entry 配置和 agent-sdk 构建步骤，checker 一轮通过，提了 PR #28。

**问题三：TUI 刷屏——系统消息泄漏到展示层**

TUI 转录面板持续出现 "Delegation reminder" 这类系统消息，这是插件通过 `beforeModelRequest` 注入的内部消息，不应该呈现给用户。

```
/loop 修复插件注入的 system message 泄漏到 TUI 转录面板的问题
```

builder 给 `SystemMessage` 加了 `hidden?: boolean` 标志，TUI 渲染器和剪贴板导出跳过带 hidden 标记的消息，涉及 12 个文件。第一轮 checker 发现 deadcode 检测报了一个未使用的导出，builder 修掉，第二轮全绿，提了 PR #32。

**问题四：格式检查不过**

准备提 PR 时 `pnpm check` 的 `format:check` 报格式问题。这种 Prettier 格式修复不需要 loop，builder 直接跑 `prettier --write`，checker 确认通过，提了 PR #38。

四个 PR 总共跑了约 6 轮循环（PR #32 跑了 2 轮，其余各 1 轮）。整个过程中人工介入的唯一一次：在 PR #32 涉及 12 个文件时，确认了一下改动范围是否在预期之内。失败发现、根因定位、修复实现、验证通过——全是 loop 自己完成的。

#### 踩坑录：三个会让你多跑轮次的细节

**坑一：builder 有顺手重构的冲动。** 跑 PR #32 时，builder 修完 system message 泄漏，顺手调整了不相关的类型导出，结果下一轮 checker 报出 deadcode 警告，白跑一轮。提示词里明确写了"不要重构不相关的代码"，但 Agent 读完整个代码库之后总是忍不住——这也是停止规则里"回归"刹车条件存在的原因，在 builder 拆东墙补西墙时及时强制停止。

**坑二：checker 的报告精度决定循环效率。** 有一次 checker 只贴了最后一行错误信息，没带上下文。builder 找不到根因，瞎猜了修法；第二轮 checker 同样只贴最后一行，又浪费一轮。在 checker 提示词里加上"保留每项检查的完整输出"后才解决。checker 的报告是 builder 唯一的信息来源，报告模糊一轮，整个循环就白跑一轮。

**坑三：编排器会自发"压缩"失败信息。** 编排器拿到 checker 的报告后，有一种天然的倾向是先自己理解一遍再转述给 builder——转述过程中行号丢了、堆栈轨迹没了，只剩一句话的概括。builder 拿到的是二手解读而不是原始错误，定位效率大幅下降。提示词里必须明确写"不要解读或过滤，原样转发"，否则编排器觉得自己在帮忙，实际上在制造信息损耗。

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#### 总结

Loop Engineering 本质上是在工作流设计层面解决了一个长期存在的问题：AI 写代码的过程中，验证从来不是内置的。

搭建完成后，你和 Agent 的协作方式发生了根本改变。以前：描述需求 → 等结果 → 人工验证 → 反馈 → 再等结果，验证是你的工作。现在：输入 `/loop <任务>` → 等循环结束 → 审 diff → 决定要不要提 PR，验证是系统的工作。

你从质检员变回了需求方。

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*本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文章。*

JeecgBoot AI专题研究 | 从单次交付到闭环验证的 AI 编程新范式探索

爆火的 Loop Engineering，三个文件让 Claude Code 循环验证代码直到全绿

编程语言

开发工具

人工智能

"LoopEngineering实现AI编程闭环验证，通过builder、checker和循环编排器三个文件构建自动化工作流。硬隔离设计确保代码编写与验证分离，step-3.7-flash模型支持高频循环验证，5轮内完成代码修复。案例显示可高效处理WSL路径、空chunk等复杂问题，将人工验证转为系统工作。"

代码解释

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