这篇文章通过一个真实案例拆解了AI Agent的工作循环（loop）机制。作者让Claude Code执行"创建发布前自检脚本"任务，全程记录12圈循环过程，其中包含2次踩坑和自主修正。 关键点： Agent loop的本质是"想-做-看-反思"的循环迭代，反思能力是区别于普通脚本的核心 案例展示了两次典型修正：权限问题处理和对非文章文件的误判修正 Loop的价值不在于执行速度，而在于自主纠错能力

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