Claude Code Scheduled Tasks：讓 AI 在雲端自動幫你做事

TL;DR Scheduled Task 是 Claude Code 的雲端排程系統。設定 cron、指定 repo、寫好 prompt，AI 就會定時自動執行——掃 issue、審 PR、跑檢查、開 PR，電腦關了也會跑。

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三種排程方式
Cloud Scheduled Tasks
實際案例：daodao-auto-dev
Prompt 設計原則
限制
整體來說
參考資料

系列: Claude Code 自動化指南 (8 / 11)

Claude Code /loop：把 AI 變成背景 worker 的排程功能 Claude Code 的三層品質防線：Hook、Skill、指令檔

你寫了一個 prompt 告訴 Claude「掃描這四個 repo 的 GitHub issues，有標 auto 的就實作，完成後開 PR」。然後設定每 2 小時跑一次。

接下來你去睡覺。半夜 2 點、4 點、6 點，Claude 自己 clone repo、讀 issue、寫 code、跑測試、開 PR。你早上起來，收件匣裡躺著三個等你 review 的 PR。

這就是 Claude Code Scheduled Tasks 做的事。

三種排程方式

Claude Code 提供三種排程機制，適合不同場景：

	Cloud	Desktop	`/loop`
跑在哪	Anthropic 雲端	你的電腦	你的電腦
電腦要開著嗎	不用	要	要
需要開著 session 嗎	不用	不用	要
重啟後還在嗎	在	在	不在
能讀本地檔案嗎	不能（每次 fresh clone）	能	能
MCP 支援	Connectors	config files + connectors	繼承 session
最短間隔	1 小時	1 分鐘	1 分鐘

Cloud：不需要你的電腦在線，適合跨時區團隊和長期自動化。每次 run 都是 fresh clone，獨立乾淨。

Desktop：需要電腦在線但不需要開 session，能讀寫本地檔案。適合需要本地環境的任務。

/loop：最輕量，session 內的快速排程。適合「部署完通知我」這種短期監控。session 結束就消失。

這篇專注介紹 Cloud Scheduled Tasks。/loop 的介紹見 /loop 排程功能，Remote Agent 的完整流水線見 Remote Agent 自動開發。

Cloud Scheduled Tasks

建立方式

三個入口，做的事一樣：

Web：到 claude.ai/code/scheduled 點 New scheduled task
Desktop App：Schedule 頁面 → New task → New remote task
CLI：在 session 中打 /schedule，Claude 會用對話引導你設定

設定什麼

一個 scheduled task 有五個元素：

1. 名稱

給任務一個描述性名稱。例如 daodao-auto-dev、daily-pr-review、weekly-dependency-audit。

2. Prompt（指令）

最重要的部分。這個 prompt 在每次 run 時完全自主執行，沒有人類互動，所以必須寫得夠完整：做什麼、怎麼做、成功的標準是什麼。

你是 daodao 的自動開發代理。

## 準備工作

你的工作環境有 4 個 repo 已經 clone 好。先探索目錄結構：

```bash
ls -la ~/ && find ~/ -maxdepth 2 -name '.git' -type d 2>/dev/null
```

記下每個 repo 的實際路徑，建立對應關係...

3. Repositories

指定一個或多個 GitHub repo。每次 run 都會 fresh clone default branch。Claude 只能 push 到 claude/ 前綴的 branch（除非你開啟 Allow unrestricted branch pushes）。

4. 排程（Cron）

預設選項	說明
Hourly	每小時
Daily	每天指定時間（預設 9:00 AM）
Weekdays	週一到週五
Weekly	每週指定日期和時間
Custom cron	完全自訂 cron expression

需要更精確的控制（例如每 2 小時），用 CLI 的 /schedule update 設定自訂 cron expression。cron 格式是標準五欄位：minute hour day-of-month month day-of-week。

5. Environment 和 Connectors

Environment：控制網路存取、環境變數（API key 等）、setup script（安裝依賴）
Connectors：連接外部 MCP 服務（Slack、Linear、Google Drive 等）

管理任務

在 claude.ai/code/scheduled 可以：

Run now：立即手動觸發一次
Pause/Resume：暫停排程，保留設定
查看 Runs 歷史：每次 run 都是一個完整的 session，可以看 Claude 做了什麼
編輯：改 prompt、排程、repo、environment

CLI 也能管理：/schedule list、/schedule update、/schedule run。

實際案例：daodao-auto-dev

這是我實際在跑的 scheduled task，用來自動開發 daodao 專案。

設定

名稱：daodao-auto-dev
Repositories：4 個 repo——daodaoedu/daodao-server、daodaoedu/daodao-f2e、daodaoedu/daodao-ai-backend、daodaoedu/daodao-storage
排程：Custom cron 0 */2 * * *（每 2 小時），UTC 時間
狀態：可以隨時 Pause/Resume

Prompt 設計

prompt 告訴 Claude：

先探索工作環境，找到四個 repo 的路徑
掃描 GitHub issues，找有 auto label 的
按優先順序實作：建 branch → 寫 code → 跑測試 → 開 PR
檢查已開的 PR 有沒有 review feedback，有的話自動修

這個 prompt 大概 200 行，包含每個 repo 的技術棧說明、coding convention、PR 格式規範。寫得越具體，AI 的產出品質越好。

運作結果

從截圖可以看到 Runs 歷史：

每 2 小時自動執行一次（2:01 AM、4:04 AM、6:02 AM）
也支援手動觸發（MANUAL 標記）
每次 run 都是獨立 session，可以展開看完整對話

實際效果：

半夜 → Claude 掃到 3 個 auto issue
    ↓
自動建 branch、寫 code、跑測試
    ↓
開 3 個 PR（各帶 +177/-0、+121/-18 等改動）
    ↓
早上起來 → review 3 個 PR → merge

人類的角色從「寫 code」變成「寫 issue + review PR」。

搭配 /file-bug-issue

上一篇介紹的 /file-bug-issue skill 可以在 debug 時直接開 GitHub issue。如果判斷 AI 能修，手動加上 auto label，下一輪 scheduled task 就會自動接手。

Debug → /file-bug-issue → GitHub Issue (bug label)
    ↓
人類判斷能自動修 → 加 auto label
    ↓
Scheduled Task 下一輪掃到 → 自動修 → 開 PR

Prompt 設計原則

Cloud Scheduled Task 最大的挑戰是 prompt 品質。它完全自主執行，你不在場。

要自足。 不能假設任何上下文。每次 run 都是 fresh clone，session 之間沒有記憶。所有需要的資訊都要寫在 prompt 裡。

要具體。 「幫我處理 issue」太模糊。「掃描 auto label 的 issue，按 priority 排序，一次處理一個，建 claude/<issue-number> branch，完成後跑 pnpm test，通過才開 PR」才是好的。

要有邊界。 告訴 Claude 什麼不該做：不要改 CI config、不要 force push、不要 merge PR。自主執行的 AI 需要明確的約束。

要考慮失敗。 「如果測試失敗，停止該 issue 的處理，在 PR 留言說明失敗原因，繼續處理下一個」。不處理失敗路徑的 prompt 會讓 AI 卡住。

迭代改進。 前幾次 run 一定會有問題。看 session 記錄，調整 prompt，再跑。幾輪之後就穩了。

限制

每次 fresh clone。 沒有 cache，大 repo 的 clone 時間長。也不能存狀態（例如「上次處理到哪個 issue」），需要靠外部系統（GitHub labels、issue 狀態）追蹤進度。

Branch 限制。 預設只能 push 到 claude/ 前綴的 branch。合理的安全設計，但如果你的 workflow 需要 push 到其他 branch，要明確開啟。

最短間隔 1 小時。 Cloud task 不適合高頻監控。需要分鐘級輪詢的用 Desktop task 或 /loop。

沒有本地檔案存取。 跑在 Anthropic 雲端，看不到你電腦上的檔案。需要本地環境的任務用 Desktop task。

會有幾分鐘的延遲。 為了避免所有任務同時打 API，每次 run 會有一個小的隨機延遲。不影響實際使用，但不適合需要精確時間的場景。

整體來說

Scheduled Tasks 把 Claude Code 從「你問它答」的互動模式，變成了「設定好就自己跑」的自動化系統。

最大的心態轉變是：你不再需要坐在電腦前等 AI 做事。 寫好 prompt，設好 cron，AI 就變成一個全天候運行的開發者。你的角色從「寫 code 的人」變成「設計工作流程的人」。

從簡單的開始：每天早上自動 review 前一天的 PR、每週跑一次 dependency audit。確認穩定了，再加入更複雜的自動化：掃 issue 自動開發、監控 CI 失敗自動修復。