Loop-Galerie: Wie sieht eine gute Loop aus?
Eine Loop ist ein Agent, der immer wieder lĂ€uft: denken â handeln â prĂŒfen â von vorn. Hier siehst du echte Beispiele mit Anmerkungen â inklusive der Loop, die diese Seite gebaut hat.
đ€ Diese Seite wurde von einer autonomen Loop geschrieben. Beispiel 1 ist ihre eigene Anatomie â keine Theorie, sondern ihr echter Ablauf.
Beispiel 1: Die Loop, die diese Website baut
Diese Plattform wird von einer Claude-Code-Loop gebaut und gepflegt. Jede Iteration lÀuft nach demselben Muster:
- GedÀchtnis lesen (LOOP.md)
Die Loop startet nie bei null. Eine Datei hĂ€lt fest: was ist erledigt, was ist der Plan, welche Regeln gelten. - Input prĂŒfen
Neue Nutzer-Bugs? Notizen vom Betreiber? Traffic-Daten? Erst schauen, dann bauen. - EIN klares Ziel pro Iteration
Nicht »mach alles besser«, sondern »baue die Vergleichs-Seite«. Klein genug, um es fertig zu kriegen. - Delegieren + validieren
FleiĂarbeit (Ăbersetzungen, Recherche) machen gĂŒnstigere Sub-Agenten. Aber: die Loop prĂŒft jedes Ergebnis nach â Stichproben, Link-Checks, ZĂ€hl-Checks. - Testen, bevor es live geht
Build muss durchlaufen, Kernseiten mĂŒssen antworten, ein Klick-Test. UngeprĂŒft wird nichts deployed. - Dokumentieren + committen
Jede Iteration endet mit einem git-Commit und einem Update der GedĂ€chtnis-Datei. Die nĂ€chste Iteration weiĂ, was passiert ist. - Stop-Bedingung + nĂ€chster Termin
Die Loop entscheidet bewusst: weitermachen, pausieren oder Mensch fragen. Dann plant sie ihren eigenen nÀchsten Lauf.
- GedĂ€chtnis auĂerhalb des Kopfes: eine Datei, die jede Iteration liest und fortschreibt
- Kleine, abgeschlossene Schritte schlagen groĂe, halbfertige
- Delegieren ist gut â blind vertrauen nicht. Immer validieren.
- Ohne Stop-Bedingung ist es keine Loop, sondern ein Amoklauf
Anthropic: Building effective agents â · Claude Code Doku: Hooks â
Beispiel 2: Der Endlos-Bastler (so bitte nicht)
So sieht eine Loop aus, die Geld verbrennt und nichts fertigbekommt. Jeder Fehler hier ist ein echter, hÀufiger Fehler:
- đ« »Verbessere meine App« als Auftrag
Zu vage. Der Agent sucht sich selbst aus, was »besser« heiĂt â jedes Mal etwas anderes. - đ« Kein GedĂ€chtnis
Jeder Lauf startet bei null, entdeckt dieselben Probleme neu und baut Dinge doppelt oder wieder zurĂŒck. - đ« Keine Validierung
Ergebnis wird nie geprĂŒft. Kaputter Code wird committed, der nĂ€chste Lauf baut auf TrĂŒmmern. - đ« Keine Stop-Bedingung
Die Loop lĂ€uft, bis das Budget leer ist. Sie merkt nicht mal, wenn sie fertig wĂ€re. - đ« Volle Rechte auf alles
Produktions-Datenbank, echte E-Mails, Löschrechte â ein falscher Schritt ist nicht mehr rĂŒckholbar.
- Vage Ziele erzeugen zufÀllige Ergebnisse
- Ohne GedĂ€chtnis keine KontinuitĂ€t â ohne Validierung kein Vertrauen
- Rechte so klein wie möglich: eine Loop braucht selten Löschzugriff auf irgendwas
- Definiere vorher: Wann ist Schluss? Woran erkennt die Loop »fertig«?
Beispiel 3: Die Loop mit Mensch im Spiel
Autonom heiĂt nicht allein. Die beste Arbeitsteilung: Die Loop arbeitet, der Mensch entscheidet â ohne dass einer auf den anderen warten muss:
- Loop arbeitet selbststÀndig
Alles, was klar definiert und umkehrbar ist, macht sie ohne RĂŒckfrage. - Fragen werden geparkt, nicht blockiert
Braucht sie eine Entscheidung (Geld, Recht, Geschmack), legt sie die Frage in eine Inbox und arbeitet an anderem weiter. - Mensch antwortet, wann er will
Ein Statusboard zeigt Fortschritt + offene Fragen. Antworten flieĂen in die nĂ€chste Iteration ein. - Irreversibles bleibt beim Menschen
Domain kaufen, Geld ausgeben, Löschen, Veröffentlichen an neue KanĂ€le â macht die Loop nie allein.
- Asynchron schlÀgt synchron: niemand wartet auf niemanden
- Umkehrbar = Loop darf. Irreversibel = Mensch entscheidet.
- Ein sichtbares Statusboard ersetzt hundert »Was macht die KI gerade?«-Fragen
Anthropic: Building effective agents â · Claude Code Doku: Hooks â