autopilot-loop

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🇺🇸

Original

English
🇨🇳

Translation

Chinese
Run one autopilot iteration using Claude Code's native /loop:
  1. Check status:
    mcp__claude-flow__autopilot_status
  2. If all tasks complete or max iterations reached, call
    mcp__claude-flow__autopilot_disable
    and stop
  3. Get prediction:
    mcp__claude-flow__autopilot_predict
    for the optimal next action
  4. Execute the predicted task (spawn agent, edit code, run tests, etc.)
  5. Log via
    mcp__claude-flow__autopilot_log
  6. Schedule next:
    ScheduleWakeup({ delaySeconds: 270, reason: "next autopilot iteration" })
使用Claude Code原生的/loop运行一次自动驾驶迭代:
  1. 检查状态:
    mcp__claude-flow__autopilot_status
  2. 如果所有任务完成或达到最大迭代次数,调用
    mcp__claude-flow__autopilot_disable
    并停止
  3. 获取预测:调用
    mcp__claude-flow__autopilot_predict
    获取最优下一步操作
  4. 执行预测的任务(生成Agent、编辑代码、运行测试等)
  5. 通过
    mcp__claude-flow__autopilot_log
    记录日志
  6. 安排下一次迭代:
    ScheduleWakeup({ delaySeconds: 270, reason: "next autopilot iteration" })

Cache-Aware Scheduling

缓存感知调度

Always use delay 270s (under 300s cache TTL) to keep the prompt cache warm between iterations.
始终使用270秒的延迟(低于300秒的缓存TTL),以在迭代之间保持提示缓存的热度。

Task Sources

任务来源

Autopilot discovers tasks from:
  • team-tasks: Claude Code TaskList entries
  • swarm-tasks: MCP task_list entries
  • file-checklist: Markdown checkbox items in tracked files
Configure:
mcp__claude-flow__autopilot_config({ taskSources: ["team-tasks", "swarm-tasks"] })
自动驾驶功能从以下来源发现任务:
  • team-tasks:Claude Code任务列表条目
  • swarm-tasks:MCP task_list条目
  • file-checklist:跟踪文件中的Markdown复选框项
配置方式:
mcp__claude-flow__autopilot_config({ taskSources: ["team-tasks", "swarm-tasks"] })