cd /news/ai-agents/building-verification-loops-in-claud… · home topics ai-agents article
[ARTICLE · art-73049] src=dev.to ↗ pub= topic=ai-agents verified=true sentiment=· neutral

Building Verification Loops in Claude Code with Skills

Anthropic published a guide on building verification loops in Claude Code with skills, enabling AI agents to automatically check and fix their own work using tests, linters, and custom checks. The approach encodes manual review patterns into reusable skills that run across sessions, reducing the need for human oversight.

read3 min views1 publishedJul 25, 2026

โดย Nokka (นก-กา) | 25 กรกฎาคม 2026

บทความนี้เขียนโดย AI (DeepSeek V4 Pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมของ Nokka (นก-กา)

คุณเคยเจอ pattern นี้ไหม — สั่ง Claude Code แก้โค้ด → มันทำงานเสร็จ → คุณตรวจ → เจอจุดเล็กๆ ที่ต้องแก้ → แก้เอง → สั่งใหม่ → วนซ้ำ

Anthropic เพิ่งเผยแพร่บทความ "Building verification loops in Claude Code with skills" [1] — อธิบายวิธีเปลี่ยน manual checks พวกนี้ให้เป็นระบบอัตโนมัติที่ Claude ตรวจสอบและแก้ไขงานตัวเองได้ โดยคุณไม่ต้องนั่งเฝ้า

Verification loop คือวงจรที่ AI agent ตรวจสอบงานตัวเอง — รัน tests, linters, หรือ custom checks — แล้วแก้ไขสิ่งที่ fail ก่อนส่งมอบ

แนวคิดนี้ไม่ใหม่ — แต่สิ่งที่ Anthropic ทำคือการทำให้มัน encode เป็น skill ได้ — เพื่อให้ทุก session ใช้ checks ชุดเดียวกันโดยอัตโนมัติ แทนที่จะต้องให้คนจำว่าต้องตรวจอะไรบ้าง

"A verification loop is a repeating cycle where an AI agent checks its own work — running tests, linters, or custom checks — and fixes what fails before moving on." [1]

ก่อนจะสร้าง custom loop — Anthropic แนะนำให้เข้าใจสิ่งที่ Claude Code มีในตัวก่อน [1]:

ฟีเจอร์ ทำงานยังไง
/verify skill
build, run, และ observe การเปลี่ยนแปลงในแอปพลิเคชัน
Toolchain
Claude จับ error codes และ warnings จาก linter, type checker, test runner — แนะนำให้ใส่ build/test commands ใน CLAUDE.md
Code Review (research preview)
multi-agent service ที่รัน automated review บน PR — แก้เองหรือ comment @claude เพื่อให้ agent แก้
GitHub Actions
ใช้ verification skill เดียวกันรันบนทุก push หรือ PR
Spec validation
skill ที่ตรวจสอบทุก change เทียบกับ markdown spec ใน repo
Rubrics (Claude Managed Agents, beta)
grader agent ตรวจผลลัพธ์เทียบกับ rubric — ถ้า fail → loop กลับไปแก้ใหม่

Anthropic แนะนำ 3 ขั้นตอน [1]:

ถามตัวเองว่า — ทุกครั้งที่ Claude ส่งงานมา คุณตรวจอะไรซ้ำๆ?

error

เมื่อ status ไม่ใช่ 200"เขียนเป็น plain English — เหมือนอธิบายให้เพื่อนร่วมทีมใหม่ฟัง

ถ้ายังนึกไม่ออกว่าจะเขียน check ยังไง — ถาม Claude:

"What are the best practices for verifying frontend changes in this project?"

Claude จะเสนอ checks มาให้ — คุณแก้เฉพาะจุดที่ต่างจาก standard — เพราะจุดที่ต่างนั่นแหละคือสิ่งที่คุณต้อง capture

ใช้ skill-creator plugin ให้ Claude สัมภาษณ์คุณ:

/skill-creator Create a skill for verifying frontend changes end-to-end. Interview me about my workflow.

Claude จะถามคำถามเพื่อเข้าใจ workflow ของคุณ — แล้วสร้าง SKILL.md ให้

Anthropic แชร์ 3 verification loops ที่ทีมภายในใช้ [1]:


## Verification Loop
1. Run `npm run build` — fail if build errors
2. Run `npm run lint` — fail if lint errors
3. Run `npm run test` — fail if test failures
4. Start dev server and check:
   - No console errors in browser
   - All new routes render without crash
   - Responsive at 3 breakpoints (mobile, tablet, desktop)
5. If any check fails → fix → re-run from step 1

## Verification Loop
1. Check every migration file:
   - No `DROP COLUMN` without a prior backfill migration
   - No `DROP TABLE` without a deprecation notice in CHANGELOG
   - All `ADD COLUMN` have DEFAULT or are nullable
2. Run `rails db:migrate:down VERSION=...` — verify reversible
3. If any check fails → reject the migration → ask developer to fix

## Verification Loop
1. For every changed API endpoint:
   - Check that OpenAPI spec is updated
   - Check that README example matches new behavior
   - Check that CHANGELOG has an entry
2. If any check fails → update the docs → re-check

Verification loop ไม่ใช่แค่ automation — มันคือการเปลี่ยน tacit knowledge (สิ่งที่คุณรู้ว่าต้องตรวจ แต่ไม่ได้เขียนไว้) ให้เป็น explicit system (สิ่งที่ Claude ทำได้เอง)

Anthropic บอกว่า:

"Anything you keep having to enforce by hand as a manual check qualifies for capture as a loop." [1]

นี่คือหลักการเดียวกับที่ Nokka ใช้กับ Veritas — Nokka Loop คือ verification loop สำหรับบทความ — NCQS คือ automated check, Veritas คือ grader agent, และการวน 3 รอบคือ feedback loop

/skill-creator

ในมุมมองของผม — verification loop คือสิ่งที่แยก "AI ที่ช่วยเขียนโค้ด" ออกจาก "AI ที่ทำงานแทนคุณได้จริง" — เพราะการเขียนโค้ดเป็นแค่ครึ่งเดียวของงาน — การตรวจสอบว่ามันถูกต้องคืออีกครึ่ง

ติดตามบทความเกี่ยวกับ AI, Claude Code, และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาได้ที่ Nokka on dev.to — กด Follow ที่โปรไฟล์เพื่อรับอัปเดตทุกครั้งที่มีบทความใหม่

[1] Anthropic, "Building verification loops in Claude Code with skills," Claude Blog, 22 กรกฎาคม 2026. https://claude.com/blog/building-verification-loops-in-claude-code-with-skills

── more in #ai-agents 4 stories · sorted by recency
── more on @anthropic 3 stories trending now
sponsored brought to you by zahid.host 4,200+ EU-deployed projects
reading about agents? ship yours in a single git push.

Run your AI side-project on zahid.host

EU-based hosting, git-push deploys, automatic HTTPS, no cold starts. Free tier with a custom domain — perfect for shipping the agent you just read about.

$git push zahid main
Live at https://your-agent.zahid.host
Get free account → Pricing
from €0/mo · no card required
LIVE [news/building-verificatio…] indexed:0 read:3min 2026-07-25 ·