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Claude Code 循环实战指南：从手动逐轮到主动式自动化的四种模式

从轮次驱动到主动式循环：Claude Code 团队对自动化工作流的官方分类框架与落地实践

基于 Claude 官方博客《Getting started with loops》的中文技术解读。文章按触发方式、停止条件、适用任务与对应原语四个维度，拆解轮次驱动、目标驱动、时间驱动与主动式四种循环的差异，并结合 Skills、/goal、/loop、/schedule 与动态工作流给出可落地的组合方案，最后提炼出贯穿全文的'渐进式放手'进阶判断。

Posted by iceyao on Wednesday, July 8, 2026

Claude Code 指令路由指南：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents 与 Hooks 怎么选

别再把所有要求都塞进 CLAUDE.md：用加载时机、压缩存续与执行权威设计可维护的 Agent 配置

基于 Anthropic 官方文章 Steering Claude Code 的中文技术解读。文章以加载时机、上下文压缩后的存续方式和执行权威为三条主轴，对比 CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output styles 与 append-system-prompt，并通过一个臃肿 CLAUDE.md 的迁移案例给出团队可落地的选型方法。

Posted by iceyao on Thursday, June 25, 2026

CodeRabbit 如何用 Claude 构建 Agent 编排系统：从隐性知识鸿沟到规划驱动的代码生成

CodeRabbit 每周审查 200 万个 PR，他们发现 AI 生成代码最常见的失败不是编译错误，而是方向偏离。本文解析其 Agent 编排系统的核心设计：在代码生成之前插入规划层，通过 Opus/Sonnet/Haiku 多模型路由与评估体系闭环，将模糊需求转化为精准执行计划。

Posted by iceyao on Tuesday, June 2, 2026

OpenAI 内部数据 Agent 深读：上下文工程，比换更大的模型更重要

OpenAI 在 2026 年 1 月公开了内部数据 Agent 的设计原理：3,500 名员工、7 万张表、600PB 数据，单条查询动辄 180 行 SQL —— 它解决问题的方式不是换更大的模型，而是把上下文工程做扎实。本文基于 OpenAI 官方博客《Inside our in-house data agent》，深拆其六层上下文体系、Codex 增强、RAG 管道、Evals 闭环、严格透传权限模型，并提炼三条 Lessons Learned 对自建数据 Agent 团队的迁移启示。

Posted by iceyao on Monday, May 25, 2026

Hermes Agent 源码深潜：从 CLI 入口到工具循环、状态库与上下文压缩的执行原理

Hermes Agent 看起来是一个可聊天的 AI Agent，源码里却更像一套小型 Agent OS：多入口接入、统一 AIAgent 运行时、模型 transport 抽象、工具 registry、SQLite session store、上下文压缩与 ACP/TUI/Gateway 外围协议共同组成闭环。本文基于 hermes-agent 0.14.0 代码库，按模块层级拆解它的核心架构与执行流程。

Posted by iceyao on Sunday, May 24, 2026