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以契约、触发器、验证器和记忆等模块，把重复提示词工作改造成可持续运行的 AI 工作循环。
HOW TO RUN YOUR ENTIRE WORKDAY ON AI LOOPS INSTEAD OF REPEATING PROMPTS: 📁 loop-engineering ┃ ┣📁 Contract ┃ ┣📁 /claude-md ┃ ┣📁 /house-rules ┃ ┣📁 /tone-and-scope ┃ ┗📁 /stop-conditions ┃ ┣📁 Loop Types ┃ ┣📁 /turn-based ┃ ┣📁 /goal-based ┃ ┣📁 /time-based ┃ ┣📁 /proactive ┃ ┗📁 /auto-mode ┃ ┣📁 Triggers ┃ ┣📁 /schedule ┃ ┣📁 /on-file-change ┃ ┣📁 /on-pr-open ┃ ┣📁 /on-ci-fail ┃ ┣📁 /on-new-issue ┃ ┗📁 /manual-kickoff ┃ ┣📁 Verifiers ┃ ┣📁 /verifier-md ┃ ┣📁 /adversarial-reviewer ┃ ┣📁 /fresh-context-grader ┃ ┣📁 /test-runner ┃ ┣📁 /lighthouse-check ┃ ┗📁 /diff-sanity ┃ ┣📁 Skills ┃ ┣📁 /skill-creator ┃ ┣📁 /self-check ┃ ┣📁 /research-sweep ┃ ┣📁 /refactor-pass ┃ ┣📁 /doc-sync ┃ ┗📁 /skill-scout ┃ ┣📁 Graph Shapes ┃ ┣📁 /chain ┃ ┣📁 /diamond ┃ ┣📁 /router ┃ ┣📁 /cycle ┃ ┗📁 /merge-verify ┃ ┣📁 Isolation ┃ ┣📁 /git-worktrees ┃ ┣📁 /sandbox-run ┃ ┣📁 /branch-per-loop ┃ ┗📁 /blast-radius ┃ ┣📁 Budget ┃ ┣📁 /turn-cap ┃ ┣📁 /model-routing ┃ ┣📁 /cheap-model-first ┃ ┣📁 /token-report ┃ ┗📁 /cost-per-run ┃ ┣📁 Memory ┃ ┣📁 /company-brain ┃ ┣📁 /past-runs ┃ ┣📁 /decisions-log ┃ ┣📁 /known-failures ┃ ┗📁 /context-handoff ┃ ┣📁 Hooks ┃ ┣📁 /pre-commit ┃ ┣📁 /post-run ┃ ┣📁 /on-error ┃ ┗📁 /notify-me ┃ ┣📁 Daily Loops ┃ ┣📁 /ci-babysitter ┃ ┣📁 /pr-triage ┃ ┣📁 /inbox-sweep ┃ ┣📁 /bug-hunt ┃ ┣📁 /dependency-watch ┃ ┗📁 /morning-report ┃ ┗📁 Ops ┣📁 /run-sh ┣📁 /loop-registry ┣📁 /failure-postmortem ┣📁 /pilot-before-scale ┗📁 /weekly-review
是什么 这是一份将“持续让 AI 工作”抽象为工程系统的框架草图。它把 Agent 运行拆成契约、循环类型、触发器、验证器、技能、图结构、隔离、预算、记忆、钩子和日常任务，目标是减少重复提示词，让任务能够按事件、目标或时间自动推进。
核心设计 最有价值的是把控制面与执行面分开：契约约束语气、范围和停止条件；触发器负责启动；验证器负责判断结果；隔离机制限制修改的爆炸半径；预算与模型路由控制成本；记忆模块保存历史运行、决策和已知失败。chain、diamond、router、merge-verify 等图形则提供了并行、分支和汇合的编排语言。
关键洞察 可靠的 Agent 系统不只依赖更好的提示词，还需要可重复的流程、独立验证和明确的退出条件。对抗式审查、全新上下文评分和 pilot-before-scale 尤其适合降低自动化失误。
边界与风险 推文只是目录式方法论，并未提供具体运行时、状态持久化、权限模型、幂等策略、失败恢复或效果指标。真正落地前，还需明确人工审批边界、触发频率、日志与告警，否则自动循环可能放大错误或产生不可控成本。