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AI 入门教程
让 Claude 替你打工，你只负责睡觉
阅读时间：15 分钟
🔥 Claude Code 之父 Boris Cherny 每天提交 150 个 PR，手上同时跑几百个 AI 智能体——晚上几千个替他上夜班。学会下面 5 招，你也能让 AI 在你睡觉时干活。
技巧 1：/loop —— 定时循环，自动监控
让 AI 按你设定的时间自动重复执行任务。到点就干，你只需要睡觉。
# 每 5 分钟检查部署状态
/loop 5m check if the deployment is ready and notify me
# CI 挂了自动修
/loop check whether CI passed and fix failed tests
# 每 30 分钟扫描安全漏洞
/loop 30m 检查 src/api/ 最近修改的文件，找安全漏洞（最多5个）
# 每天早上 9:05 生成 Slack 摘要
/loop every morning at 9:05 use Slack MCP to summarize my unread mentions
⚠️ 必须设停止条件！不设停止条件 = 7天连续烧Token ≈ 60美元。好的停止条件：部署成功、测试全部通过、修了3次还不行就汇报。
技巧 2：/goal —— 目标驱动，不达目的不罢休
/goal 是目标驱动：你定义「完成标准」，AI 反复执行直到达标。
/goal 把首页 Lighthouse 分数跑到 90 以上，试 5 次就停
/goal 所有单测通过，修 3 次还不过就汇报
| 对比 | /loop | /goal |
|---|---|---|
| 驱动方式 | 时间驱动（到点就干） | 目标驱动（达标就停） |
| 适合 | 周期性任务（监控/巡检/每日报告） | 有明确终点的任务（修Bug/优化性能） |
技巧 3：夜间自动计算 —— 睡觉时排队跑任务
利用 Claude Pro/Max 的 5 小时配额窗口，睡前把任务排好队，醒来收成果。
预暖窗口
nightshift schedule --warmup 07:00 → 在你醒来前 2 小时激活配额窗口
睡前队列
nightshift add "Refactor data/loader.py" → 添加任务到夜间队列
自动恢复
nightshift watch → 配额返还后自动恢复被中断的会话
参考项目：GitHub 搜 dujunyi416/claude-nightshift
技巧 4：RalphWiggum 无限循环 —— 永远最佳状态
通过 while true 循环不停重启 AI，每次重启清空上下文——让 AI 永远「刚睡醒」、效率最高。
# 三件套
ralph_wiggum_loop.sh ← 循环脚本
todolist.json ← 待办事项（带优先级）
progress.txt ← 项目日志（记录进度+经验）
# 运行
./ralph_wiggum_loop.sh -m 10 ./todolist.json
# AI 依次处理 10 个任务，每次重启只专注一件事
优势：解决上下文过载后的「健忘」和「钻牛角尖」。AI 永远不会累，一直循环到项目完成。
技巧 5：高层工作流设计 —— 搭建你的夜间 AI 军团
不再写单条提示词，而是设计一套「会自己跑的系统」。
⏰
Automations
loop+goal 做心跳
📁
Worktrees
独立工作目录互不干扰
📋
Skills
把项目惯例写进 SKILL.md
🔌
Connectors
MCP 连接 Slack/GitHub
🤝
Sub-agents
执行+验证分开，四眼原则
🧠
Memory
跨会话持久化状态
⚠️ 避坑清单
不设停止条件 → 7天烧Token → 显式给出停止条件
间隔太短 → API限流 → 推荐5分钟以上间隔
不限制范围 → Token爆炸 → 限定文件数（如最多5个）
无进展死循环 → 设硬上限（最大轮数+费用）
💡 一句话总结：今天把 /loop 和 /goal 用起来。睡前敲一行命令，醒来 AI 已经把活干完了。这就是 2026 年的一人公司。