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Claude Code 验证循环:4 个内置 Skill 让 AI 自查代码再交付

2026/07/26
·toolin小编

用 Claude Code 内置的 /code-review、/simplify、/verify、/design 四个 Skill 搭建验证层,让 AI 写完代码先自查再交付。

Claude Code 验证循环:4 个内置 Skill 让 AI 自查代码再交付
Claude Code 验证循环:4 个内置 Skill 让 AI 自查代码再交付
2026/07/26

Claude Code 验证循环:4 个内置 Skill 让 AI 自查代码再交付

用 Claude Code 内置的 /code-review、/simplify、/verify、/design 四个 Skill 搭建验证层,让 AI 写完代码先自查再交付。

验证循环改了什么4 个内置自查 Skill怎么写一个自己的验证 Skill第一步:把手动检查翻译成大白话第二步:把模糊判断写成硬规则第三步:丢给 skill-creator 或直接落 Markdown第四步:调一次确认它真跟跑了验证不是一刀切:4 档自动化验证结果常见问题适用场景
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验证循环改了什么4 个内置自查 Skill怎么写一个自己的验证 Skill第一步:把手动检查翻译成大白话第二步:把模糊判断写成硬规则第三步:丢给 skill-creator 或直接落 Markdown第四步:调一次确认它真跟跑了验证不是一刀切:4 档自动化验证结果常见问题适用场景

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Claude Code 团队 2026-07-22 公开了内部每天都在用的「验证循环」实践:让 Claude 写完代码不直接交差,而是自己先跑四道检查。本文聚焦验证这一层——4 个内置自查 Skill、如何写一个自己的验证 Skill、以及 4 档自动化等级。如果你已经熟悉 agentic loops 的通用模式(循环、反馈、工具调用),这篇是叠在你既有循环之上的「验证层」。

官方原文:

  • Building Verification Loops in Claude Code with Skills
  • Getting Started with Loops

验证循环改了什么

官方定义:一个 Claude 检查并尝试修复自己工作的迭代过程。

传统 agentic loop 的闭环是「收集上下文 → 执行动作 → 人工检查」,最后一步卡在人身上。验证循环把它改成:

收集上下文 → 执行动作 → 自动验证 → 修复 → 再验证

检查和修复被塞回循环里,AI 从「会写代码」进化到「会检查自己写的代码」。

两类检查需要区分:

  • 确定性信号:type checker、linter、测试运行、运行时报错——Claude 本来就会读也会顺手改。
  • 项目专属判断:界面改得对不对、流程顺不顺、这次改动有没有埋雷——过去只能靠人盯。Anthropic 的解法是把每条手动检查封装成 Skill,让 Claude 在每次任务里自动执行。

4 个内置自查 Skill

Claude Code 团队每天在用的四道工序:

  • /code-review:专审代码改动,把潜在 bug 揪出来,给一份 review 意见,相当于一个不知疲倦的审稿人。
  • /simplify:清理本次改动的 diff,把绕来绕去的复杂实现删掉,让结构变简单。不加功能,只做减法、压低维护成本。
  • /verify:做端到端验证,真跑一遍,确认功能是真的完成,而非「看起来完成了」。在 CLAUDE.md 里写清构建/测试命令,它就照着执行。
  • /design:只在动了 UI 时上场,对着仓库里的 DESIGN.md,逐条核对视觉实现有没有跑偏。

四道跑完,才算交付。这 4 个 Skill 等于在 Claude Code 通用地基(内置 /verify、PR 多智能体审查、GitHub Actions 自动触发)之上又加了一道工序。

怎么写一个自己的验证 Skill

第一步:把手动检查翻译成大白话

把你每次都要手动做的那一步写下来,就像给第一天入职的新同事交代注意事项。

如果你连这步检查该怎么描述都卡壳,先让 Claude 给一版通用最佳实践,再在上面改。你的版本跟通用做法不一样的那几点,恰恰是最该记下来的。

第二步:把模糊判断写成硬规则

检查不能停留在「感觉对不对」这种模糊判断。

💡 提示:典型项目专属红线——「任何删掉数据库字段、却没配套数据迁移步骤的改动,一律打回」。这是通用 linter 永远抓不到、却是你项目专属的「土规矩」。凡是你一直靠手动死盯才守得住的红线,都值得写成一个循环。

第三步:丢给 skill-creator 或直接落 Markdown

两种方式选一种:

  • 调用 skill-creator,让它反过来采访你几句后自动生成。
  • 自己往 .claude/skills/ 目录扔一个 Markdown 文件。

最简单的验证 Skill 就是几行说明加一段正文。

第四步:调一次确认它真跟跑了

在新任务上调一次,确认这步检查真的跟着执行了。

💡 避坑:碰到改不动的 Skill(内置的、插件托管的),写一个外壳 Skill,让它先调原来的、再调你的验证,照样把检查嵌进去。

验证不是一刀切:4 档自动化

从松到紧四档:

档位说明
Standalone你自己想起来,手动调一下。
Embedded嵌进某个任务流程,跟着一起跑。
Chained多个验证 Skill 串成一条链,一个接一个自动跑完。
On every PR最狠的一档,每次提交代码都自动过一遍。

官方把中间这层跃迁叫「从习惯到契约」:本来是「我每次都记得在 /simplify 后面补跑一次 /verify」的个人习惯,串成链后变成「/simplify 跑完自动调 /verify」的固定契约。

⚠️ 重要:链式验证会实打实地烧 token。别一上来就把所有检查都设成 PR gate、每次提交必卡。正确姿势是先看它稳不稳,再一步步往上加。

验证结果

四档全开是终点,不是起点。建议的最小验证链:

/code-review → /verify → /simplify

把这条链挂到 Chained 档跑一周,观察 token 消耗和 bug 拦截率,再决定要不要拉到 On-every-PR。

常见问题

  • Skill 和 Markdown 提示词是一回事吗? 不是。Skill 是一个能力模块,装着指令、文件结构、脚本、工具调用、配置和一整套工作流程,是把团队的检查步骤、设计规范、踩过的坑沉淀成随叫随到的包。
  • 会被锁死在 Claude Code 里吗? Skill 正在从 Claude Code 特性变成跨厂商开放标准:GitHub Copilot、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI 都已采用同一套格式,团队沉淀的 Skill 可迁移。
  • 模型差距越来越小,真正拉开距离的是什么? 智能体能力 = 模型 + 工具 + 验证机制 + 工作流程。模型这一项各家越来越接近,真正拉开距离的是后面三项,全掌握在你手里。
  • 这套是不是说明 AI 能独立写软件了? 不是。这是 AI 辅助开发的流程优化,仍离不开工程师,没法脱离人做生产级交付。

适用场景

  • 用 Claude Code 跑中长任务(>5 轮交互),已经搭建过基础 agentic loop。
  • 团队有固定的代码 review checklist、设计规范或迁移规则,想沉淀成自动化工序。
  • 愿意承担额外 token 成本换取更高的首次交付质量。