hook 级别的 custom-linter 是如何实现自愈的？
它在 agent 写完文件后立即触发，通过增量文件 diff 报错并把上下文回流给 agent，让 agent 拿到报错信息直接修复；pre commit 阶段再由 git hook 触发一次检查。
QQ 飞车 Agentic 研发转型过程中的Loop Engineering
资讯摘要
“loop 的目标是解决具体场景的具体问题，而且在不同环境下有很大的类似性。”
AI 摘要
本文整理自腾讯高级后台开发工程师任磊达在 AICon 2026 深圳站的分享，介绍 QQ 飞车 Agentic 研发转型中的 Loop Engineering 实践。他从 hook 级 linter 自愈、CI 流水线中的 MR 评论闭环、事前事中事后工作流拆分，讲到团队层面的 graph engineering 与场景化 SDD，并总结 loop 实践中的踩坑与反思。
AI 问答
为什么强调人跟 agent 的交互和评论要放在事后？
因为事中与 agent 交互需要读日志和 CLI 文件，很难快速验证 loop 是否真正循环；放在事后 PR/MR 评论里相当于把内容存入数据库，解决评论的过程会自然形成 loop。
文中提到的一个失控 loop 案例是什么？
一个简单的数据转换需求被设定了过多 goal，review agent 提出大量基础设施和组件类的防御性扩张建议，自动修复又继续扩张，一天滚出四万行代码、两百个评论、二十七轮评审，最终 MR 被关闭。
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