Erste Schritte mit Schleifen in Claude Code

Es wird derzeit viel darüber gesprochen, „Schleifen zu entwerfen", anstatt deinen Coding-Agenten nur mit Prompts zu füttern. Wenn du dich auf X umsiehst und versuchst, genau zu definieren, was eine Schleife eigentlich ist, wirst du auf viele verschiedene Antworten stoßen.

Im Claude Code Team definieren wir Schleifen als Agenten, die wiederholte Arbeitszyklen durchführen, bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist. Wir kategorisieren verschiedene Arten von Schleifen basierend auf:

• Wie sie ausgelöst werden
• Wie sie gestoppt werden
• Welche Claude Code-Grundfunktion verwendet wird
• Für welche Art von Aufgabe jede am besten geeignet ist.

Wir werden die wichtigsten Schleifentypen behandeln, wann man sie verwendet und wie man die Codequalität bei gleichzeitiger Kontrolle des Token-Verbrauchs aufrechterhält. Nicht alle Aufgaben erfordern komplexe Schleifen; beginne mit der einfachsten Lösung und verwende diese Muster gezielt.

Rundenbasierte Schleifen

• Ausgelöst durch: Eine Benutzeranfrage.
• Abbruchkriterium: Claude entscheidet, dass die Aufgabe abgeschlossen ist oder zusätzlicher Kontext benötigt wird.
• Am besten geeignet für: Kürzere Aufgaben, die nicht Teil eines regelmäßigen Prozesses oder Zeitplans sind.
• Kontrollierte Nutzung durch: Schreibe spezifische Prompts und verbessere die Verifizierung mithilfe von Skills, um die Anzahl der Runden zu reduzieren.‍

Jeder Prompt, den du sendest, startet eine manuelle Schleife, bei der du jede Runde steuerst. Claude sammelt Kontext, führt Aktionen aus, überprüft seine Arbeit, wiederholt sie bei Bedarf und antwortet. Wir nennen das die agentische Schleife.

Zum Beispiel: Bitte Claude, einen „Gefällt mir"-Button zu erstellen. Er liest deinen Code, nimmt die Änderung vor, führt die Tests aus und gibt dir etwas zurück, von dem er glaubt, dass es funktioniert. Du überprüfst dann manuell die Arbeit und schreibst den nächsten Prompt.

Du kannst den Verifizierungsschritt verbessern, indem du deine manuellen Schritte als SKILL.md codierst, damit Claude mehr von seiner eigenen Arbeit Ende-zu-Ende überprüfen kann. Dies sollte Tools oder Verbindungen beinhalten, die es Claude ermöglichen, das Ergebnis zu sehen, zu messen oder damit zu interagieren. Je quantitativer die Überprüfungen sind, desto einfacher ist es für Claude, sich selbst zu verifizieren.

Zum Beispiel könntest du in deiner SKILL.md-Datei Folgendes angeben:

1---
2name: verify-frontend-change
3description: Überprüfe jede UI-Änderung Ende-zu-Ende, bevor du sie als abgeschlossen meldest.
4---
5
6# Überprüfung von Frontend-Änderungen
7Melde eine UI-Änderung niemals nur aufgrund einer erfolgreichen Bearbeitung als abgeschlossen. Überprüfe sie so, wie es ein menschlicher Prüfer tun würde:
8
91. Starte den Dev-Server und öffne die bearbeitete Seite im Browser.
10
112. Interagiere direkt mit der Änderung. Bei einem neuen Steuerelement (Button, Eingabefeld, Umschalter): klicke es an, bestätige die erwartete Zustandsänderung und mache einen Screenshot vorher/nachher.
12
133. Überprüfe die Browser-Konsole: keine neuen Fehler oder Warnungen.
14
154. Verwende das Chrome Devtools MCP, führe einen Performance-Trace durch und prüfe die Core Web Vitals.
16
17Wenn ein Schritt fehlschlägt, behebe das Problem und starte erneut bei Schritt 1 – gib keine teilweise verifizierte Arbeit zurück.

Zielbasierte Schleife (/goal)

• Ausgelöst durch: Eine manuelle Anfrage in Echtzeit.
• Abbruchkriterium: Ziel erreicht ODER maximale Anzahl von Runden erreicht.
• Am besten geeignet für: Aufgaben, die überprüfbare Abbruchkriterien haben.
• Kontrollierte Nutzung durch: Festlegen eines spezifischen Abschlusskriteriums und expliziter Rundenbegrenzungen, z. B. „nach 5 Versuchen stoppen".

Manchmal reicht eine einzelne Runde nicht aus, insbesondere bei komplexeren Aufgaben. Agenten arbeiten besser, wenn sie iterieren können. Du kannst die Dauer, die Claude iteriert, verlängern, indem du mit /goal definierst, wie „erledigt" aussieht.

Wenn du die Erfolgskriterien definierst, muss Claude nicht selbst entscheiden, was „gut genug" ist, und die Schleife vorzeitig beenden. Jedes Mal, wenn Claude versucht anzuhalten, überprüft ein Evaluator-Modell deine Bedingung und schickt ihn zurück zur Arbeit, bis das Ziel erreicht ist oder eine von dir definierte Anzahl von Runden abgeschlossen ist.

Deshalb sind deterministische Kriterien, wie die Anzahl der bestandenen Tests oder das Erreichen eines bestimmten Score-Schwellenwerts, so effektiv.

Zum Beispiel:

1/goal Erreiche einen Lighthouse-Score von 90 oder höher für die Startseite, stoppe nach 5 Versuchen.

Zeitbasierte Schleife (/loop und /schedule)

• Ausgelöst durch: Ein bestimmtes Zeitintervall.
• Abbruchkriterium: Du brichst sie ab, oder die Arbeit ist abgeschlossen (der PR wird gemerged, die Warteschlange ist leer).
• Am besten geeignet für: Wiederkehrende Arbeiten oder die Schnittstelle zu externen Umgebungen/Systemen.
• Kontrollierte Nutzung durch: Lege längere Intervalle fest oder reagiere basierend auf Ereignissen anstatt auf Zeit.

Manche agentische Arbeit ist wiederkehrend: Die Aufgabe bleibt gleich, nur die Eingaben ändern sich. Zum Beispiel das Zusammenfassen von Slack-Nachrichten jeden Morgen. Andere Arbeiten hängen von externen Systemen ab, und eine einfache Möglichkeit, mit einem solchen zu interagieren, besteht darin, es in einem Intervall zu überprüfen und auf Änderungen zu reagieren. Zum Beispiel ein PR, der Code-Reviews erhalten oder CI-Fehler verursachen könnte.

Dafür kannst du auslösen, dass Claude mit \/loop`` läuft, was einen Prompt in einem Intervall erneut ausführt. Zum Beispiel:

1/loop 5m Überprüfe meinen PR, behandle Review-Kommentare und behebe fehlgeschlagene CI

\/loop` läuft auf deinem Computer. Wenn du ihn also ausschaltest, stoppt er. Du kannst die Schleife in die Cloud verlegen, indem du eine Routine mit \/schedule\` erstellst.

Proaktive Schleifen

• Ausgelöst durch: Ein Ereignis oder Zeitplan, ohne menschliches Eingreifen in Echtzeit.
• Abbruchkriterium: Jede Aufgabe wird beendet, wenn ihr Ziel erreicht ist. Die Routine selbst läuft, bis du sie deaktivierst.
• Am besten geeignet für: Wiederkehrende Ströme klar definierter Arbeit: Fehlerberichte, Issue-Triage, Migrationen, Abhängigkeits-Upgrades usw.
• Kontrollierte Nutzung durch: Leite Routinen an kleinere, schnellere Modelle weiter und verwende das leistungsfähigste Modell für Entscheidungen.

Die oben genannten Grundfunktionen können zusammen mit anderen Claude Code-Funktionen wie Auto-Modus und dynamischen Workflows (Research Preview) zu einer Schleife für langlaufende Arbeiten kombiniert werden.

Um z. B. eingehendes Feedback zu verarbeiten, kannst du Folgendes verwenden:

1. `/schedule` (Research Preview), um eine Routine auszuführen, die nach neuen Berichten sucht
2. `/goal`, um zu definieren, wie „erledigt" aussieht, und Skills, um zu dokumentieren, wie man es überprüft
3. Dynamische Workflows, um Agenten zu orchestrieren, die jeden Bericht triagieren, beheben und die Korrektur überprüfen
4. Auto-Modus, damit die Routine läuft, ohne um Erlaubnis zu fragen

Zusammengesetzt könnte ein Prompt so aussehen:

1/schedule jede Stunde: Überprüfe den Projekt-Feedback-Kanal auf Fehlerberichte. /goal: Höre nicht auf, bis jeder in diesem Durchlauf gefundene Bericht triagiert, bearbeitet und beantwortet wurde. Verwende beim Beheben eines Fehlers einen Workflow, um drei Lösungen parallel in Worktrees zu erkunden und von einem Prüfer gegnerisch überprüfen zu lassen.

Aufrechterhaltung der Codequalität

Die Qualität der Ausgabe einer Schleife hängt vom System ab, das sie umgibt. Beim Entwerfen des Systems:

• Halte die Codebasis selbst sauber: Claude folgt Mustern und Konventionen, die bereits in deiner Codebasis vorhanden sind.
• Gib Claude eine Möglichkeit, seine eigene Arbeit zu überprüfen: Codiere mit Skills, was für dich und dein Team „gut" bedeutet.
• Mache Dokumentation leicht zugänglich: Framework- und Bibliotheksdokumentationen enthalten aktuelle Best Practices.
• Verwende einen zweiten Agenten für Code-Reviews: Ein Prüfer mit frischem Kontext ist weniger voreingenommen und nicht von der Argumentation des Hauptagenten beeinflusst. Du kannst den integrierten Skill \/code-review`` oder Code Review für GitHub verwenden.

Wenn ein einzelnes Ergebnis nicht dem Standard entspricht, höre nicht bei der Behebung des einzelnen Problems auf, sondern versuche, es zu codieren, um das System für alle zukünftigen Iterationen zu verbessern.

Verwaltung des Token-Verbrauchs

Um den Token-Verbrauch zu verwalten, sollten Schleifen klare Grenzen haben:

• Wähle die richtige Grundfunktion und das richtige Modell für die Aufgabe: Kleinere Aufgaben benötigen keine mehreren Agenten oder Schleifen. Einige Aufgaben können mit günstigeren und schnelleren Modellen erledigt werden.
• Definiere klare Erfolgs- und Abbruchkriterien: Sei spezifisch, wie „erledigt" aussieht, damit Claude schneller (aber nicht zu schnell) zur Lösung gelangt.
• Teste vor einem großen Durchlauf: Dynamische Workflows können hunderte von Agenten erzeugen. Schätze den Verbrauch zunächst an einem kleineren Teil der Arbeit ab.
• Verwende Skripte für deterministische Arbeiten: Ein Skript auszuführen ist günstiger, als die Schritte logisch zu durchdenken. Ein PDF-Skill kann z. B. ein Formularausfüllskript bereitstellen, das Claude jedes Mal ausführt, anstatt den Code neu abzuleiten.
• Führe Routinen nicht häufiger aus als nötig: Passe das Intervall an die Häufigkeit der Änderungen des beobachteten Objekts an.
• Überprüfe die Nutzung: Der Befehl \/usage` schlüsselt die aktuelle Nutzung nach Skills, Unteragenten und MCPs auf. \/goal\ ohne Argumente zeigt die Anzahl der Runden und den bisherigen Token-Verbrauch an. \/workflows\` zeigt den Token-Verbrauch jedes Agenten an, und du kannst einen Agenten jederzeit stoppen.

Erste Schritte

Zusammenfassung:

Schleife

Du gibst ab

Verwende sie, wenn

Greife zu

Rundenbasiert

Die Überprüfung

Du erkundest oder entscheidest

Benutzerdefinierte Verifizierungs-Skills

Zielbasiert

Die Abbruchbedingung

Du weißt, wie „erledigt" aussieht

/goal

Zeitbasiert

Der Auslöser

Die Arbeit findet außerhalb deines Projekts nach einem Zeitplan statt

/loop

,

/schedule

Proaktiv

Der Prompt

Die Arbeit ist wiederkehrend und klar definiert

Alles oben Genannte und dynamische Workflows

Um mit Schleifen zu beginnen, schau dir die Arbeit an, die du bereits erledigst. Wähle eine Aufgabe aus, bei der du der Engpass bist, und frage dich, welchen Teil du abgeben könntest: Kannst du die Verifizierungsprüfung schreiben? Ist das Ziel klar genug? Kommt die Arbeit nach einem Zeitplan an?

Sobald du eine Idee hast, führe die Schleife aus, beobachte die Ergebnisse, z. B. wo sie ins Stocken gerät oder übers Ziel hinausschießt, und habe keine Angst, daran zu iterieren.

Weitere Informationen findest du in der Claude Code-Dokumentation zum parallelen Ausführen von Agenten sowie auf den Seiten zu loop, schedule, goal und dynamischen Workflows.

Dieser Artikel wurde geschrieben von @delba_oliveira