你以为 Claude Code /loop 只是定时检查状态？今天它的 Self-Pacing 模式把 AI 自主运行彻底重新定义了

Claude Code 的 /loop 是让 AI agent 自动循环执行任务的命令。90% 的人只用最基础的固定间隔模式，但它的 Self-Pacing 模式——让 agent 自己判断下次什么时候该跑——才是真正能让它跑一整天的用法。

固定间隔 vs Self-Pacing 的核心区别

固定间隔模式是这样的：

/loop 300
# 每 5 分钟执行一次 /submit

这个模式的问题在于：你设 5 分钟，但 agent 可能 30 秒就完成了验证；或者任务需要 20 分钟，但你让 agent 白等。这种「盲等」让固定间隔在实际长时间任务中非常浪费。

Self-Pacing 模式让 agent 自己决定节奏：

/loop --self-pacing
# agent 根据任务完成情况动态调整间隔（60s-3600s）

agent 会根据上一次执行的返回结果判断：

任务完成了？→ 立即进入下一轮。遇到错误需要修复？→ 短间隔重试（比如 60-120s）。等待外部系统生效（比如 CI 跑完、部署完成）？→ 长间隔等待（比如 300-600s）。任务彻底失败？→ 停止并报告。

它是怎么知道什么时候该跑的？

Self-Pacing 的核心是一个 prompt cache TTL 机制。每次 /loop 执行时，Claude Code 会复用之前 270 秒内的 context，不需要重新传递完整上下文。这意味着你在 /loop 开始前设置好检查逻辑：

/goal "PR must pass CI and have no merge conflicts"
/loop --self-pacing

agent 每次循环时只需要检查 CI 状态，如果通过就立即合并，不通过就分析原因然后在合适间隔后重试。整个过程不需要你反复告诉它「去检查 CI」——它自己知道什么时候该查。

/goal 目标模式：让 agent 自己判断成功

/goal 是 Self-Pacing 的黄金搭档：

/goal "所有测试通过且代码覆盖率 > 80%"
/loop --self-pacing

agent 会用小模型（Haiku）快速验证目标达成情况，如果接近了就加快频率，如果还差得远就慢慢调。

三个真实场景

部署验证：代码合并后不需要盯着 CI 面板。agent 每 60 秒检查一次，测试通过立即部署到 staging，失败则分析错误原因并尝试修复，修复不了才通知你。整个过程完全自主，你只需要在最终收到一条「已部署到 staging，请验收」的消息。

跨机器巡检：假设你有 20 台服务器需要定期健康检查。Self-Pacing 模式下 agent 可以并行检查所有机器，根据每台机器的响应情况动态调整频率——响应正常的机器间隔拉长，有问题的机器加大检查频率。不需要人工干预，agent 会自动生成一份诊断报告。

长任务守护：比如你要跑一个 30 分钟的训练任务。以前你需要等在电脑旁边不断刷新状态，现在可以让 agent 帮你盯着：任务完成后自动清理临时文件、通知结果、如果显存不够则调整参数重跑。整个过程你只需要设置一次，agent 会自己处理所有边缘情况。

固定间隔和 Self-Pacing 不是非此即彼。关键在于理解 /loop 的判断逻辑：

如果任务执行时间可预估、失败后果不严重 → 固定间隔更省资源。如果任务执行时间不确定、需要根据结果动态调整 → Self-Pacing 更合适。如果任务有明确的成功/失败定义 → /goal 模式最省心。

实际上最强大的用法是组合：

/goal "staging 环境所有功能验收通过"
/loop --self-pacing
/auto

/auto 让 agent 在遇到错误时自动尝试修复而不是停下来等你决策。这样你就可以真正做到「设置目标，然后去睡觉」——agent 会自己处理中间所有的波折，直到目标达成或者确定无法达成。

下一步

下次你有需要等 CI、部署、训练的任务时，试试 /goal + /loop –self-pacing + /auto 的组合。设置好目标，然后去做其他事情。你会发现 Claude Code 不只是一个代码生成工具，它真的可以替你值夜班。