Loop Engineering（循環工程）雖然優雅且迷人，它描繪了一個「人類睡一覺，醒來 AI 已經默默重修十幾輪把完美結果做好」的美好未來。但只要是經歷過實戰的 AI 工作者都知道，現實世界的真相往往是非常殘酷的：如果你的目標設定不夠精確、或者 Checker 模型判定標準出了紕漏，你的 Agent 會在背景陷入漫無目的的無窮迴圈（Infinite Loop）。
它會不斷地修改、跑測試、報錯、再次愚蠢地改錯，每一輪都在瘋狂吞吐你昂貴的 Context Token。當你隔天早上醒來，專案可能依然是壞的，而你卻已經收到了一張足以讓你「血壓直接做壓力測試」的 API 巨額帳單。
為了守護你的錢包，並確保專案不會被失控的 AI 搞砸，你必須在 Harness 中強制設定兩大物理護欄：Hard Stop（硬性停止條件） 與 Boundaries（執行邊界）。
防暴走熔斷機制
啟動自動修正。
檢查輪數、Token、時間上限。
偵測連續無進展。
停止並保留現場，等待人類介入。
實戰步驟一：架設雙重防暴走安全網：硬性停止條件 (Hard Stops)
你必須在程式底層或協作指令中，寫死這套絕對不容動搖的「熔斷機制（Circuit Breaker）」：
限制最大執行輪數與 Token 預算：在啟動任何自動化 Loop 之前，必須在控制腳本中設定上限（例如：MAX_LOOPS =）。一旦 Loop 跑到第 5 輪依然無法通過所有測試，系統必須強制中止（Hard Stop），並發出警報。絕對不允許 AI 無限制地自主跑下去。
實作「連續無進展熔斷（No-progress Melt）」：有時候，AI 在第 2 輪就已經陷入了無解的邏輯死胡同，此時讓它跑完 5 輪只是平白浪費錢。你必須在 Checker 的日誌分析中加入一條规则：「如果系統偵測到連續 3 輪的測試錯誤 Log 完全一模一樣，或者量化評分分數連續 3 輪沒有任何提升，代表 Agent 已經在大腦裡卡死。此時必須立刻觸發熔斷，停止循環，並原封不動地保留當前現場，等待人類介入處理」。這些保險限制，是確保你的 Loop 永遠不會失控燃燒的關鍵。
實戰步驟二：劃定絕對不能逾越的系統紅線 (Boundaries)
除了控制循環的次數，你還必須對 AI 施加硬性的「行為與空間约束」，防止它為了達成驗收目標而做出令人啼笑皆非的作弊行為：
鎖死測試與驗收代碼，杜絕 AI「改考卷」作弊：AI 骨子裡是個極度聰明的作弊仔。當你叫它優化代碼、直到通過測試時，它如果改不動代碼，很容易在第 3 輪或第 4 輪自作主張地跑去「把測試代碼直接刪掉」或「把測試的驗收門檻直接改小」，藉此來欺騙 Checker 綠燈過關。因此，你必須在 Boundary 中明文警告，並在環境權限中鎖死：「不准修改、不准刪除任何測試資料夾下的代碼，不准更動 Linter 的核心配置」。
防範「散彈槍式重構」與資料庫污染：你必須精確劃定 AI 能活動的沙盒資料夾。在交辦任務時，警告 AI：「你可以修改 /src/components 下的 UI 檔案，但你絕對不能動到核心資料庫的架構（Schema）、絕對不能更改全域的設定檔」。這能有效防範 AI 為了修復一個按鈕的小 bug，不小心把全公司的資料庫結構全改壞的 Shotgun Surgery 災難！
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