# /goal w Claude Code: tryb autonomiczny i Agent View w 2026
> Polecenie /goal w Claude Code 2.1.139 uruchamia tryb autonomiczny: agent pracuje, dopóki nie osiągnie celu. Wyjaśniam Agent View, worktree i 5 przykładów.
Source: https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-goal-agent-view/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-goal-agent-view/
Language: pl
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-102
Revision: sha256-1b5eaf8ad525a787c30922f355116e779536abfc57f9ce63f981d2cd6d50bcd8
Dokumentacja referencyjna Ailoot: [ailoot.ai/docs/](https://ailoot.ai/docs/).
## Czym jest /goal w Claude Code?
Najważniejsze wnioski
`/goal` to polecenie w Claude Code 2.1.139+ (wydane 11 maja 2026 r.), które uruchamia tryb autonomiczny: określasz warunek ukończenia, a Claude pisze kod, uruchamia testy i przechodzi do kolejnej tury, dopóki cel nie zostanie osiągnięty. Po każdej turze mały model (domyślnie Haiku) odczytuje transkrypcję i odpowiada „tak/nie” na pytanie o spełnienie warunku. Można go aktywować w zwykłej sesji albo w trybie bez interfejsu za pomocą `claude -p`.
Wcześniej Claude Code zatrzymywał się po każdej odpowiedzi i czekał na następne polecenie. Sprawdzało się to przy krótkich zadaniach, ale zawodziło przy długich: migracja API, naprawa 12 niezaliczonych testów, refaktoryzacja pliku liczącego 800 wierszy — takie zadania wymagają 20–30 iteracji, a każda z nich zmuszała do powrotu do terminala.
`/goal` rozwiązuje ten problem prostą ideą: oddziela „tego, kto wykonuje pracę”, od „tego, kto decyduje, kiedy jest ukończona”. Główny agent pisze kod. Osobny ewaluator (szybki model Haiku) po każdej turze odczytuje rozmowę i odpowiada na jedno pytanie: „Czy warunek został spełniony?”. Jeśli nie, agent rozpoczyna kolejną turę. Jeśli tak, sterowanie wraca do Ciebie.
Oficjalna dokumentacja Anthropic definiuje to tak:
Polecenie /goal ustawia warunek ukończenia, a Claude pracuje nad jego spełnieniem, nie czekając na Twoje polecenie na każdym kroku. Po każdej turze mały, szybki model sprawdza, czy warunek został spełniony. Jeśli nie, Claude rozpoczyna kolejną turę zamiast oddać Ci sterowanie. Cel jest automatycznie usuwany, gdy tylko zostanie osiągnięty.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/goal
Claude Code w Anthropic opisano w wywiadzie z 4 maja 2026 r.:
Tysiące agentów uruchomionych nocą z telefonu — to nie marketing, lecz obecna praktyka inżyniera Anthropic. Mechanizmem, który to umożliwia, jest połączenie `/goal` + Agent View, wprowadzone w tej samej wersji 11 maja 2026 r.
## Dlaczego potrzebny jest tryb autonomiczny: co było przed 11 maja 2026 r., a co po tej dacie?
Najważniejsze wnioski
Przed 11 maja 2026 r. Claude Code nie miał wbudowanego trybu autonomicznego. Programiści pisali własne skrypty bash z timerami cron, co prowadziło do finansowych katastrof — jeden programista wydał 6000 $ w ciągu jednej nocy 22 maja, ponieważ bez zapowiedzi TTL pamięci podręcznej zmienił się z jednej godziny na 5 minut. `/goal` wbudowało autonomię w samo narzędzie dzięki architekturze z nadzorcą, limitowi tur w warunku i modelowi ewaluacyjnemu, który zatrzymuje zapętlone sesje.
Pomysł „pozostawienia AI do pracy na noc” istniał już od jesieni 2025 r., gdy Cursor Composer i tryb auto w Cline potrafiły już działać w tle. Jednak przed 11 maja 2026 r. Claude Code wymagał do tego ręcznego skryptu: zadania cron wywołującego `claude -p` co N minut albo skryptu obserwującego status gita i uruchamiającego kolejne polecenie.
To samodzielne podejście regularnie prowadziło do katastrof. 22 maja 2026 r. programista zostawił taki skrypt uruchomiony na noc i obudził się z rachunkiem na 6000 $. Przyczyna: Anthropic po cichu zmienił TTL pamięci podręcznej Claude Code z jednej godziny na pięć minut, nie ogłaszając tego. Cron wywoływał produkcyjne środowisko co 30 minut — pamięć podręczna zdążyła wygasnąć między uruchomieniami. Każde uruchomienie odtwarzało od zera historię liczącą 800 000 tokenów. Zapis świeżych danych do pamięci podręcznej kosztuje znacznie więcej niż odczyt z aktywnej pamięci.
Programista nie robił niczego niezwykłego — korzystał z narzędzia dokładnie tak, jak reklamowało je Anthropic.
`/goal` rozwiązuje ten problem dzięki wbudowanej architekturze:
1. **Proces nadzorujący**, który utrzymuje sesję poza terminalem i działa dalej po zamknięciu okna oraz uśpieniu laptopa.
2. **Ewaluator Haiku** — niedrogi model sprawdza każdą turę; tokeny ewaluatora kosztują grosze.
3. **Twardy limit tur w warunku** — możesz jawnie wpisać `or stop after 20 turns`, a sesja na pewno się zatrzyma.
4. **Izolacja w worktree** dla sesji działających w tle — zmiany trafiają do osobnej gałęzi bez ingerencji w Twoją kopię roboczą.
Różnica w porównaniu z podejściem „napisz własny skrypt bash” polega na tym, że Anthropic uczynił wszystkie te mechanizmy integralnymi elementami narzędzia, a nie rozwiązaniami firm trzecich.
## Jak włączyć /goal w 3 krokach
Najważniejsze wnioski
Minimalny proces: 1) zaktualizuj Claude Code do wersji 2.1.139+ za pomocą `claude update` lub `npm i -g @anthropic-ai/claude-code`, 2) wpisz `/goal` + warunek bezpośrednio w sesji, 3) monitoruj postęp na bieżącym panelu (czas, liczba tur, tokeny). Polecenie działa zarówno w sesji interaktywnej, jak i w trybie bez interfejsu `claude -p`. Aby je zatrzymać, naciśnij `Ctrl+C`; aby anulować cel, użyj `/goal clear`.
**Krok 1. Zaktualizuj Claude Code do wersji 2.1.139 lub nowszej.**
Sprawdź wersję:
```bash
claude --version
```
Jeśli jest niższa niż 2.1.139, zaktualizuj:
```bash
claude update
# or force it through npm
npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest
```
Wydania z okresu od 12 do 19 maja 2026 r. naprawiły ważne błędy pierwszej wersji. W wersji 2.1.140 naprawiono ciche zawieszanie się, gdy `disableAllHooks` blokowało ewaluator. W wersji 2.1.143 pojawiło się `worktree.bgIsolation: "none"` oraz poprawka pętli haków zatrzymujących. W wersji 2.1.144 (19 maja) dodano `--resume` dla sesji w tle oraz `--json` dla agentów, aby można było ich używać w skryptach. Minimalna wersja to 2.1.143.
**Krok 2. Wpisz `/goal` z warunkiem.**
Otwórz zwykłą sesję Claude Code i wpisz polecenie:
```
/goal all tests in test/auth pass and the linter is clean, or stop after 15 turns
```
Nie musisz później wysyłać osobnego polecenia — komenda natychmiast rozpoczyna pierwszą turę. Warunek można zapisać po rosyjsku, angielsku lub w obu językach; model rozumie oba. Limit długości wynosi do 4000 znaków.
**Krok 3. Monitoruj postęp na bieżącym panelu.**
Po uruchomieniu `/goal` u dołu terminala pojawi się bieżący panel:
```
/goal active · 3 turns · 12m elapsed · 18,400 tokens · last: tests in test/auth/login.test.ts still fail
```
Pokazuje on:
- **Tury** — ile tur zostało ukończonych
- **Czas** — ile czasu minęło od uruchomienia
- **Tokeny** — łączną liczbę wykorzystanych tokenów (główny wskaźnik monitorowania budżetu)
- **Ostatni powód** — ostatnie uzasadnienie ewaluatora dla odpowiedzi „jeszcze nie”
Przydatna sztuczka: jeśli ewaluator poda ten sam powód trzy tury z rzędu, to znak, że utknąłeś w pętli. Naciśnij wtedy `Ctrl+C` albo wpisz `/goal clear` (synonimy: `stop`, `off`, `reset`, `cancel`), zmień brzmienie warunku i uruchom ponownie. Ta zasada pojawia się w poradnikach społeczności dotyczących `/goal` jako główny znak zapętlenia: „ten sam powód trzy razy — to pętla, wyjdź”.
## Jak napisać dobry warunek: 5 zasad + 5 przykładów
Najważniejsze wnioski
Warunek to możliwy do zweryfikowania warunek zakończenia, a nie polecenie. Dobry warunek ma trzy elementy: mierzalny stan końcowy (testy przechodzą, kompilacja się powiodła), metodę weryfikacji (`npm test exits 0`) i ograniczenia, których nie wolno naruszyć („bez edycji plików poza /auth”). Złe warunki są nieprecyzyjne („spraw, żeby wyglądało dobrze”), niemożliwe do zweryfikowania („zoptymalizuj UX”) albo nie mają limitu tur. Jeden programista stracił 200 $ w ciągu 14 godzin przez nieprecyzyjny warunek.
Dokumentacja Anthropic opisuje trzy wymagane elementy dobrego warunku:
Warunek, który sprawdza się przez wiele tur, zwykle obejmuje: jeden mierzalny stan końcowy — wynik testu, kod wyjścia kompilacji, liczbę plików lub pustą kolejkę; jawnie określoną metodę weryfikacji — sposób, w jaki Claude ma to udowodnić, na przykład npm test exits 0 lub czysty git status; oraz ważne ograniczenia — co nie może się zmienić po drodze, na przykład no other test file is modified.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/goal
Gotowy szablon obejmujący wszystkie trzy elementy w jednym wierszu:
```\n/goal [wykonaj pracę] aż do [mierzalnego stanu końcowego] bez [naruszania określonych ograniczeń]\n```
**Pięć zasad, które sprawiają większości osób trudność:**
**Zasada 1. Stan końcowy musi dać się zweryfikować poleceniem, a nie oceną gustu.**
Nie „spraw, żeby wyglądało dobrze”, lecz `npm test exits 0`. Nie „popraw UX”, lecz `Lighthouse Performance score above 90`. Ewaluator czyta tylko transkrypcję — nie uruchamia poleceń ani nie ogląda zrzutów ekranu. Jeśli wyniku nie da się zapisać tekstem, ewaluator nigdy nie odpowie „tak”.
**Zasada 2. Ograniczenia muszą być jawne i wąsko określone.**
Bez ograniczeń Claude może naprawić testy, usuwając same testy albo komentując niezaliczone asercje. Określ `without modifying any file outside /auth`, `without removing existing assertions`, `without bumping major versions of dependencies`.
**Zasada 3. Twardy limit tur jest konieczny.**
Dodaj `or stop after N turns` do każdego warunku. To zabezpieczenie przed niekończącą się pętlą. Bez limitu pętla działająca przez godzinę zużywa więcej tokenów niż ręczne wykonanie tego samego zadania. Uwzględnij to w budżecie.
**Zasada 4. Opisz CO, a nie tylko JAK.**
Jeśli nie wspomnisz o grafice w warunku, Claude jej nie stworzy. Jeśli warunek wymaga tylko, by „testy przechodziły”, Claude może zakomentować złożone testy. Opisz, CO chcesz uzyskać, a nie tylko JAK to zweryfikujesz.
**Zasada 5. Wymagaj od Claude’a przedstawienia dowodów na czacie.**
Ewaluator nie uruchamia poleceń — czyta tylko to, co Claude już pokazał. Jeśli warunek wymaga, by „`npm test` zakończył się powodzeniem”, ale Claude nie pokazał w transkrypcji wyniku `npm test`, ewaluator będzie bez końca odpowiadał „jeszcze nie”. Dodaj do warunku frazę „pokaż w rozmowie wynik działania ``”.
**Pięć działających przykładów typowych zadań:**
```
1. API migration:
/goal every call to getUser() has been replaced with fetchUser(), npm test passes, npm run build is green, no other API names have been touched, or stop after 30 turns
2. Fixing tests:
/goal all failing tests in test/auth are now green (npm test shows 0 fails in the chat), without changing assertions or deleting tests, or stop after 20 turns
3. Code quality (file size):
/goal src/legacy/UserService.ts has been split into files under 200 lines each, all imports are updated, npm run build is green, or stop after 25 turns
4. Closing the backlog:
/goal process every issue labeled 'good-first-issue': read the description, implement a fix in a worktree branch, open a PR. Continue until the queue is empty or 6 issues have been processed
5. Security audit:
/goal every npm audit vulnerability with severity >= high is fixed, all existing tests pass, no breaking API changes, or stop after 15 turns
```
Chcesz zrobić więcej niż tylko uruchomić `/goal` i zbudować konfigurację, w której tryb autonomiczny naprawdę sprawdzi się w Twoim projekcie? `/goal` to tylko ostatnie ogniwo. Wcześniej trzeba zadbać o trzy filary: klon AI (Twoja metodologia w Skills i Subagents), [drugi mózg](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-second-brain/) (`CLAUDE.md` i folder `plans/`) oraz inżynierię kontekstu (Plan Mode i /compact). Wszystkie trzy elementy należy rozważyć łącznie — to ich połączenie umożliwia pracę z kontekstem.
## 5 przykładów, w których /goal naprawdę się sprawdza
Najważniejsze wnioski
`/goal` dobrze sprawdza się przy zadaniach z weryfikowalnym stanem końcowym: migracjach API, naprawianiu niezaliczonych testów, dzieleniu dużych plików, zamykaniu zaległych zgłoszeń i audytach bezpieczeństwa. Słabo sprawdza się przy zadaniach subiektywnych, takich jak projektowanie, dopracowywanie UX, wyszukiwanie spostrzeżeń i praca twórcza. Prosta zasada: czy możesz opisać „gotowe” za pomocą polecenia `bash`? Jeśli tak, zadanie się nadaje. Jeśli nie, wróć do zwykłej sesji albo Plan Mode.
Dokumentacja Anthropic wskazuje cztery rodzaje zadań, do których `/goal` dobrze pasuje:
Użyj goal do większych zadań z weryfikowalnym stanem końcowym: przenieś moduł na nowe API, aż wszystkie wywołania będą się kompilować i testy przejdą; zaimplementuj dokument projektowy, aż zostaną spełnione wszystkie kryteria akceptacji; podziel duży plik na wyspecjalizowane moduły, aż każdy zmieści się w wyznaczonym limicie rozmiaru; przetwórz kolejkę oznaczonych zgłoszeń, aż będzie pusta.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/goal
Oto pięć przykładów z gotowymi warunkami — skopiuj je i dostosuj do swojego projektu.
**Przykład 1. Przenieś moduł na nowe API.**
Scenariusz: przechodzisz z REST na GraphQL albo zastępujesz starą funkcję `getUser()` nową `fetchUser()`. Zadanie jest mechaniczne, ale obejmuje 30–50 plików.
Warunek:
```
/goal every getUser() in src/ has been replaced with fetchUser(), all calls updated to the new interface (id instead of userId), npm test passes, no files outside src/ touched, or stop after 30 turns
```
Dlaczego to działa: stan końcowy można sprawdzić poleceniem `grep -r getUser src/ | wc -l` (wynik powinien wynosić 0) oraz `npm test exits 0`. Ograniczenie chroni pliki testowe.
**Przykład 2. Napraw niezaliczone testy.**
Scenariusz: po aktualizacji biblioteki zepsuło się 15 testów. Wiesz, że naprawa jest mechaniczna — trzeba zaktualizować atrapy i dostosować asercje do nowego formatu. Nie chcesz robić tego ręcznie.
Warunek:
```
/goal all failing tests in test/ are now green, npm test shows the results in the chat with 0 failures, without deleting tests or commenting out assertions, or stop after 25 turns
```
Inny przykład tego rodzaju warunku:
```\nNapraw wszystkie niezaliczone testy, aż npm test zwróci 0, bez zmieniania jakiegokolwiek pliku poza katalogiem /auth\n```
**Przykład 3. Podziel klasę boga.**
Scenariusz: jeden plik liczący 1200 wierszy zawiera wszystko — model, serwis, narzędzia i klienta API. Chcesz go podzielić zgodnie z zasadą „jeden plik, jedna odpowiedzialność”, zaktualizować wszystkie importy i zachować przechodzące testy.
Warunek:
```
/goal src/legacy/UserService.ts has been split into files under 200 lines, each file handles one responsibility (model, repository, api-client, validator), all imports are updated, npm run build is green, existing tests pass, or stop after 25 turns
```
**Przykład 4. Zamknij zaległe zgłoszenia w nocy.**
Scenariusz: masz repozytorium open source z 20 zgłoszeniami oznaczonymi etykietą `good-first-issue`. Chcesz, aby Claude zajął się nimi przez noc.
Warunek:
```
/goal process every issue labeled 'good-first-issue': read the description, implement a fix in a separate worktree branch worktree-issue-N, open a PR with a description. Continue until the queue is empty or 6 issues have been processed, or stop after 80 turns
```
Liczba 6 nie jest przypadkowa — to realistyczny limit na jedną noc w planie Pro. „Tysiące” uruchamianych agentów to indywidualny przypadek, a nie powtarzalna norma.
**Przykład 5. Audyt bezpieczeństwa.**
Scenariusz: `npm audit` pokazuje 8 luk o wysokim poziomie zagrożenia. Chcesz, aby Claude je naprawił bez aktualizowania głównych wersji.
Warunek:
```
/goal every npm audit vulnerability with severity high+ is fixed, npm audit shows 0 high in the chat, all existing tests pass, no breaking API changes, no major version bumps to packages, or stop after 15 turns
```
**Czego NIE robić za pomocą /goal:**
| Rodzaj zadania | Dlaczego to nie działa |
|----|----|
| „Stwórz piękny interfejs” | Ewaluator widzi tylko tekst, nie projekt |
| „Znajdź spostrzeżenie w danych” | Brak weryfikowalnego stanu końcowego |
| „Zoptymalizuj UX strony” | Subiektywne odczucia; agent optymalizuje to, co jest mierzone |
| Badania / eksploracja | Zadanie otwarte — ewaluator nie wie, kiedy jest „dość” |
| Wdrożenie produkcyjne | Zewnętrznych skutków nie da się cofnąć |
| Tworzenie treści / marketing | Jakości tekstu nie da się sprawdzić poleceniem |
Croucher stanowczo formułuje zasadę kciuka w swoim poradniku: nie używaj `/goal` do zadań, w których „gotowe” oznacza „dobrze wygląda”, „wydaje się właściwe”, „jest dobrze zaprojektowane” albo „jest fajne”. Ewaluator czyta tylko transkrypcję — nie uruchamia narzędzi i nie potrafi ocenić, jak działa rezultat. Ta zasada wyklucza 80% subiektywnych zadań, przy których `/goal` zapętla się bez użytecznego wyniku.
## Kiedy /goal przepala pieniądze: 3 antywzorce
Najważniejsze wnioski
Trzy typowe antywzorce `/goal`: nieprecyzyjny warunek bez limitu tur (jeden programista stracił 200 $ w ciągu 14 godzin), rekurencyjna pętla z przestarzałą pamięcią podręczną (6000 $ przez noc z powodu zmiany TTL pamięci podręcznej) oraz zadania twórcze bez weryfikowalnego stanu końcowego (gra wygenerowana bez grafiki, przy której ewaluator mówi „gotowe”, mimo brakujących ilustracji). Zabezpieczenia: zawsze dodawaj `or stop after N turns`, określaj mierzalny wynik i najpierw sprawdzaj, czy dane zadanie nadaje się do autonomicznej realizacji.
**Antywzorzec 1. Nieprecyzyjny warunek bez twardego limitu tur.**
Najczęstszym błędem jest warunek w rodzaju „popraw kod” / „zrób dobrze” / „zoptymalizuj”. Bez limitu tur agent będzie działał dalej, aż wyczerpie Twój limit.
Findskill opisał prawdziwy przypadek:
\n
\n
Jeden programista zgłosił, że stracił 200 $ podczas 14-godzinnej sesji z nieprecyzyjnymi warunkami: słaby warunek, który sprawia, że ewaluator wciąż odpowiada „jeszcze nie”, może doprowadzić do 50, 100 lub 500 tur, zanim to zauważysz.
\n
\n
200 $ w ciągu 14 godzin za nieprecyzyjny warunek to cały tygodniowy limit w planie Max. Rano budzisz się bez limitu i bez użytecznego wyniku.
Zabezpieczenie: zakończ każdy warunek frazą `or stop after N turns` (15 dla łatwych zadań, 50 dla trudnych i maksymalnie 100 dla nocnych uruchomień).
**Antywzorzec 2. Rekurencyjna pętla z uszkodzonym buforowaniem.**
Historia z 22 maja 2026 r.: 6000 $ przez noc, ponieważ Anthropic po cichu zmienił TTL pamięci podręcznej z jednej godziny na 5 minut. Programista nie używał bezpośrednio `/goal`, ale logika była taka sama: autonomiczna pętla z 30-minutowym timerem cron za każdym razem odtwarzała od zera historię liczącą 800 000 tokenów.
Problem polegał na tym, że zewnętrzna automatyzacja nie wiedziała o wewnętrznych zmianach dostawcy. To samo mogłoby się zdarzyć z `/goal`, gdyby działało przez 8 godzin bez nadzoru: zużycie tokenów rośnie nieliniowo, a pamięć podręczna promptów nie działa tak, jak się spodziewasz.
Zabezpieczenia:
1. **Nie uruchamiaj `/goal` przez 8+ godzin bez kontroli pośrednich.**
2. **Włącz limity użycia w Settings → Usage** (nowe zabezpieczenie wprowadzone po incydencie z 6000 $).
3. **Otwórz `claude agents` dwa razy w ciągu nocy** — rzuć okiem za pomocą `Space` i sprawdź, czy liczba tur nie rośnie szybciej, niż oczekiwano.
4. **W przypadku kosztownych łańcuchów modeli (Opus 4.7)** ustaw ostrzejszy limit tur — maksymalnie 30.
**Antywzorzec 3. Kreatywność za pomocą `/goal`.**
Croucher uruchomił `/goal`, by zbudować grę — warunek obejmował determinizm, niezmienniki i sprawdzenie, czy da się przejść poziom. Gra powstała, testy przeszły, a ewaluator stwierdził, że cel został „osiągnięty”. Gra nie miała grafiki — warunek o niej nie wspominał.
To ilustruje ogólną zasadę: ewaluator optymalizuje dokładnie to, co mierzysz. Jeśli warunek nie wspomina o grafice, grafiki nie będzie. Jeśli wspomina tylko o testach, agent może zakomentować asercje.
Zabezpieczenie: nie używaj `/goal` do niczego, co zależy od gustu (projektowanie, teksty, UX). Wróć do zwykłej sesji albo [Plan Mode](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-plan-mode/) — te rozwiązania pozostawiają Cię w pętli decyzyjnej.
## Czym jest Agent View i jak otworzyć pulpit
Najważniejsze wnioski
Agent View to wizualny pulpit do zarządzania sesjami Claude Code działającymi w tle. Otwórz go poleceniem `claude agents` w terminalu. Każda sesja w tle pojawia się jako wiersz ze statusem (Working, Needs input, Idle, Completed, Failed, Stopped). Przydaje się, gdy jednocześnie uruchamiasz 2–5 autonomicznych zadań — zamiast przełączać się między terminalami, możesz zobaczyć wszystko na jednym ekranie. Oferuje podgląd (Space — szybki podgląd bez dołączania), dołączenie (Enter), odłączenie (strzałka w lewo) i przypięcie (Ctrl+T).
Jeśli `/goal` jest poleceniem „pracuj, aż skończysz”, Agent View to centrum sterowania, w którym możesz zobaczyć wszystkie te zadania naraz. Anthropic opisuje je tak:
Widok agentów otwiera się poleceniem claude agents — to jeden ekran dla wszystkich Twoich sesji w tle: co działa, co wymaga Twojej uwagi i co zostało ukończone. Uruchamiaj nowe sesje, sprawdzaj ich status na pierwszy rzut oka bez przewijania transkrypcji i dołączaj tylko wtedy, gdy sesja Cię potrzebuje.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/agent-view
**Polecenie otwierające:**
```bash
claude agents
```
Otworzy się TUI — tekstowy pulpit w terminalu. Lista sesji znajduje się po lewej, a panel podglądu z ostatnią wiadomością z wybranego wiersza po prawej.
**Sześć stanów sesji:**
| Stan | Znaczenie |
|----|----|
| **Working** | Claude aktywnie pracuje — wywołuje narzędzia lub generuje odpowiedź |
| **Needs input** | Claude czeka na Twoją odpowiedź na konkretne pytanie albo na pozwolenie |
| **Idle** | Sesja jest nieaktywna i gotowa na kolejne polecenie |
| **Completed** | Zadanie zostało pomyślnie ukończone |
| **Failed** | Sesja zakończyła się błędem |
| **Stopped** | Sesja została zatrzymana za pomocą Ctrl+X lub `claude stop` |
**Główne skróty:**
```
↑ / ↓ przechodzenie po liście sesji
Space panel podglądu (wyświetlanie bez dołączania)
Enter / → dołączenie do sesji (wejście do niej)
← odłączenie (wyjście bez jej zakończenia)
Ctrl+T przypięcie (ochrona sesji przed automatycznym zatrzymaniem)
Ctrl+X zatrzymanie sesji; naciśnij ponownie w ciągu 2 sec, aby usunąć
Ctrl+R zmiana nazwy
Ctrl+S przełączanie grupowania (stan ↔ katalog)
```
**Jak uruchomić sesję w tle:**
Z interaktywnego Claude Code:
```
/bg fix the failing test test/auth/login.test.ts
```
Albo bezpośrednio z powłoki:
```bash
claude --bg "fix the failing test test/auth/login.test.ts"
```
Albo z nazwą (aby sesja pojawiła się w Agent View pod rozpoznawalną etykietą):
```bash
claude --bg --name "flaky-test-fix" "fix test/auth/login.test.ts"
```
Sesja w tle zostaje automatycznie dodana do Agent View — uruchom ją z `--bg`, otwórz `claude agents`, a zobaczysz ją na liście.
**Główna funkcja: sesje przetrwają uśpienie laptopa i zamknięcie okna:**
Stan sesji jest zapisywany na dysku i zachowywany po automatycznych aktualizacjach oraz ponownym uruchomieniu procesu nadzorującego. Sesje są zapisywane również wtedy, gdy komputer przechodzi w stan uśpienia. Po jego wybudzeniu ich procesy wznawiają działanie, a nadzorca ponownie się z nimi łączy, zamiast traktować przerwę jako czas bezczynności.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/agent-view
Jednak wyłącz laptop albo uruchom go ponownie ręcznie, a sesje w tle zakończą się statusem Failed. Wszystkie te działające w stylu Chern’y’ego „kilka tysięcy agentów przez noc” pracują na laptopie, który nie jest wyłączany.
## Worktree: jak Claude izoluje równoległe sesje
Najważniejsze wnioski
Worktree to osobna kopia repozytorium w `.claude/worktrees//`, na osobnej gałęzi `worktree-`. Gdy uruchamiasz sesję w tle za pomocą `/bg` lub Agent View, Claude automatycznie przenosi ją do worktree przed edycją plików. Równoległe sesje mogą czytać tę samą kopię roboczą, ale każda zapisuje zmiany we własnej kopii, dzięki czemu nie nadpisują nawzajem swojej pracy. Możesz wyłączyć tę funkcję, ustawiając `worktree.bgIsolation: "none"` w `.claude/settings.json` (funkcja dostępna od wersji 2.1.143).
Worktree rozwiązuje główny problem równoległej pracy autonomicznej: co, jeśli dwie sesje spróbują jednocześnie edytować `src/auth.ts`? Przed wersją 2.1.139 takie sesje mogły dosłownie nadpisywać nawzajem swoje zmiany. Wraz z Agent View Anthropic wprowadził automatyczną izolację:
Każda sesja w tle uruchomiona z widoku agentów, przez /bg albo za pomocą claude --bg rozpoczyna działanie w Twoim katalogu roboczym. Zanim Claude zacznie edytować pliki, przenosi sesję do izolowanego git worktree w .claude/worktrees/, dzięki czemu równoległe sesje czytają tę samą kopię, ale każda zapisuje zmiany we własnej.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/agent-view
**Jak to wygląda w praktyce:**
```bash
# Launched three background sessions:
claude --bg --name "fix-tests" "fix the failing tests in test/"
claude --bg --name "add-oauth" "add Google OAuth according to the plan in plans/oauth.md"
claude --bg --name "split-userservice" "split UserService.ts into modules"
# File structure after launch:
.claude/worktrees/
├── fix-tests/ # separate repo copy on branch worktree-fix-tests
├── add-oauth/ # separate copy on branch worktree-add-oauth
└── split-userservice/ # separate copy on branch worktree-split-userservice
```
Każda sesja pracuje we własnej kopii. Po ukończeniu zadania scal potrzebne gałęzie z `main`.
**Niebezpieczna pułapka — usunięcie sesji usuwa jej worktree.**
Worktree utworzone przez Claude są usuwane razem z sesją w widoku agentów: scal lub wypchnij zmiany przed usunięciem sesji, która edytowała pliki we własnym worktree.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/agent-view
Jeśli zakończysz sesję w Agent View (naciskając `Ctrl+X` dwa razy), jej worktree zniknie. Wszystkie niezatwierdzone zmiany zostaną utracone. Przed usunięciem sesji w Agent View zawsze zatwierdź lub wypchnij zmiany.
**Wyłączenie izolacji (w rzadkich przypadkach):**
Jeśli masz repozytorium, w którym git worktree nie działa (na przykład konfigurację wykorzystującą dowiązania symboliczne albo duże monorepo z powolnym checkoutem), możesz wyłączyć izolację:
```json
// .claude/settings.json
{
"worktree": {
"bgIsolation": "none"
}
}
```
Sesje w tle będą wtedy edytować bezpośrednio Twoją kopię roboczą. Opcja ta pojawiła się w wersji 2.1.143 po skargach zespołów pracujących z dużymi monorepo.
**Równoległość zużywa limit:**
Obowiązują tu również limity szybkości: sesje w tle zużywają limit subskrypcji tak samo jak sesje interaktywne, więc 10 równoległych agentów zużywa go około 10 razy szybciej niż jeden.
— Anthropic Docs, https://code.claude.com/docs/en/agent-view
To oznacza, że plan Pro (20 $ miesięcznie) wystarczy na 1–2 równoległe sesje działające przez noc, a nie na dziesięć. Jeśli chcesz naśladować styl Chern’y’ego i uruchamiać tysiące agentów, potrzebujesz planu Max albo Enterprise.
## Łączenie /goal + Plan Mode + subagentów przy długich zadaniach
Najważniejsze wnioski
`/goal` samo w sobie jest ostatnim ogniwem łańcucha. Wcześniej użyj [Plan Mode](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-plan-mode/), aby utworzyć etapowy plan w `plans/`, oraz [subagentów](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-subagents/), by rozdzielić pracę. Połączenie działa tak: 1) Plan Mode zapisuje szczegółowy plan z weryfikowalnymi polami wyboru, 2) subagenci mogą równolegle realizować różne etapy we własnych gałęziach worktree, 3) `/goal` wykonuje cykl „praca → ewaluator → kolejna tura”, aż wszystkie pola zostaną zaznaczone. Bez Plan Mode `/goal` nie przyda się do złożonych zadań.
Typowym błędem jest natychmiastowe wpisanie `/goal build a new feature`. To nie działa, ponieważ ewaluator nie wie, jak wygląda „ukończona funkcja”. Potrzebujesz planu z polami wyboru, które ewaluator może sprawdzać jedno po drugim.
**Warstwa 1. Plan Mode tworzy plan etapowy.**
W [Plan Mode](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-plan-mode/) poproś Claude’a o przygotowanie szczegółowego planu zmian podzielonego na 5–7 etapów z weryfikowalnymi polami wyboru. Zapisz go jako `plans/2026-05-24-google-oauth.md`. Każdy etap obejmuje 3–7 pól wyboru z konkretnymi działaniami.
**Warstwa 2. Subagenci dzielą pracę według etapów.**
Jeśli plan można podzielić na równoległe zadania (na przykład etapy są niezależne — punkt końcowy backendu + formularz frontendowy + migracja DB), możesz uruchomić każdy etap w osobnej sesji w tle przez `claude --bg --name ""`. Każda sesja otrzyma własne worktree.
**Warstwa 3. `/goal` powtarza cykl, aż pola zostaną ukończone.**
```
/goal all phases 1–7 in plans/2026-05-24-google-oauth.md are complete and marked [x], all tests in test/auth pass (npm test shows 0 failures), npm run build is green, or stop after 50 turns
```
Po każdej turze ewaluator odczytuje plan, sprawdza, które pola są ukończone, i jeśli coś pozostało, agent kontynuuje pracę.
**To połączenie opiera się na trzech elementach:**
- inżynieria kontekstu: odpowiedni kontekst w `plans/` — ewaluator go odczytuje
- [drugi mózg](https://ailoot.ai/blog/pl/claude-code-second-brain/): folder `plans/` przechowuje plan między sesjami
- klon AI: CLAUDE.md określa zasady, których agent przestrzega
Bez CLAUDE.md `/goal` może zaproponować rozwiązanie naruszające architekturę. Bez planu w `plans/` ewaluator nie zna kryteriów sukcesu. Bez subagentów nie ma równoległych etapów; wszystko odbywa się sekwencyjnie.
## Jak porównać /goal z Codex, Cursor i innymi trybami agentów
Najważniejsze wnioski
Przydatne rozróżnienie dotyczy kontynuacji zadania, miejsca wykonania, uprawnień i sprawdzania ukończenia. Brak tutaj źródłowego porównywalnego pomiaru potwierdzającego uniwersalny mnożnik efektywności tokenowej lub stałą liczbę kroków do utraty spójności innego narzędzia. Przed wyborem porównaj rzeczywisty model, klienta, wersję, tryb i zadanie.
`/goal` dodaje osobne sprawdzenie ukończenia po turze. Inne produkty mają różne tryby; lokalne CLI, zadanie chmurowe i nadzorowana sesja edytora nie są zamiennymi jednostkami porównania. Nie opisuj całego Codex CLI jako kontenera chmurowego ani nie zakładaj jednego walidatora i rozliczenia każdego przebiegu.
Użyj tego samego stanu repozytorium, zadania i kryteriów odbioru. Dla każdego kandydata zapisz:
| Wymiar | Co zapisać |
|----|----|
| Wykonanie | Klient/wersja i środowisko lokalne lub hostowane |
| Model | Dokładny model, effort i limity kontekstu |
| Kontynuacja | Co rozpoczyna kolejną turę i zatrzymuje pracę |
| Izolacja | Kopia robocza, uprawnienia, sekrety i sieć |
| Wynik | Zaliczone sprawdzenia, błędy i poprawki człowieka |
| Zużycie | Wejście, odczyt/zapis cache, wyjście, czas i faktyczne rozliczenie |
Stały mnożnik tokenów wymaga tych warunków i zmierzonych liczb dla tego samego udanego wyniku. Procent benchmarku też wymaga wersji testu, modelu, programu testowego i ustawień; dawne nieudokumentowane procenty Terminal-Bench nie zastępują dowodów. Artykuł nie podaje niezależnego benchmarku między narzędziami.
Wybierz potrzebny proces: nadzorowane edycje, ograniczone zadanie w tle lub wieloturowe zadanie z jawnym warunkiem. Sprawdź obsługiwany tryb zainstalowanego produktu zamiast zakładać brak autonomii konkurenta. Oddziel zgodę na narzędzie od kontynuacji: automatyczne zatwierdzenie wywołania samo nie ustala osiągnięcia celu.
**`/goal` a `/loop`:**
`/loop` to kolejne polecenie z tego samego wydania; uruchamia zadania cykliczne w określonych odstępach czasu (co N minut). `/goal` działa na podstawie warunku (aż do jego spełnienia). Używaj `/loop` do zadań przypominających cron, a `/goal` do osiągania konkretnych celów.
Z dokumentacji Anthropic:
| Podejście | Kiedy rozpoczyna się kolejna tura | Kiedy się zatrzymuje |
|----|----|----|
| `/goal` | Po zakończeniu poprzedniej tury | Gdy model potwierdzi spełnienie warunku |
| `/loop` | Po upływie określonego czasu | Gdy go zatrzymasz albo Claude uzna, że praca jest ukończona |
| Hak zatrzymujący | Po zakończeniu poprzedniej tury | Gdy zdecyduje o tym Twój skrypt lub polecenie |
## Lista kontrolna przed uruchomieniem /goal: 7 punktów
Najważniejsze wnioski
Przed każdym uruchomieniem `/goal` sprawdź 7 punktów: wersja Claude Code 2.1.139+, warunek obejmuje weryfikowalny stan końcowy, jest twardy limit tur, ograniczenia są jawne, wszystkie ważne zmiany są zatwierdzone, limity użycia są włączone w Settings, a Agent View jest otwarty do monitorowania. Pominięcie jednego punktu może kosztować kilkaset dolarów i utratę pracy.
Lista kontrolna przed każdym uruchomieniem `/goal`:
1. **Claude Code w wersji 2.1.139+** — sprawdź poleceniem `claude --version` i zaktualizuj, jeśli masz starszą wersję. Zalecane minimum to wersja 2.1.143 (15 maja 2026 r.), która naprawia pętle haków zatrzymujących.
2. **Warunek zawiera weryfikowalny stan końcowy** — zamiast „popraw to” wpisz `npm test exits 0`. Jeśli nie możesz wymyślić polecenia `bash`, które zweryfikuje wynik, `/goal` nie nadaje się do tego zadania.
3. **Obowiązuje twardy limit tur** — każdy warunek określa `or stop after N turns`. Użyj 15 dla łatwych zadań, 50 dla trudnych i maksymalnie 100 dla uruchomień nocnych.
4. **Ograniczenia są jawne i wąsko określone** — `without modifying files outside /auth`, `without removing existing assertions`, `without bumping major versions`. Bez nich Claude może naprawić testy, usuwając same testy.
5. **Wszystkie ważne zmiany są zatwierdzone lub wypchnięte** — jeśli nie pracujesz w worktree (na przykład przy `worktree.bgIsolation: "none"`), Claude edytuje Twoją kopię roboczą. Każdy błąd może oznaczać utratę niezapisanej pracy.
6. **Limity użycia są włączone w Settings → Usage** — nowe zabezpieczenie wprowadzone po incydencie z 6000 $. Ustaw limity dzienne, na sesję i miesięczne.
7. **Agent View `claude agents` jest otwarty w osobnym oknie** — podczas długich zadań zaglądaj do niego raz na godzinę za pomocą Space. Jeśli liczba tur rośnie szybciej, niż oczekiwano, albo ewaluator trzy razy powtórzy ten sam powód, naciśnij `Ctrl+C` i zmień brzmienie warunku.
Jeden dodatkowy punkt — **nigdy nie uruchamiaj `/goal` z `--dangerously-skip-permissions` na cudzym ani nieznanym kodzie**. Takie połączenie wyłącza wszystkie kontrole i pozwala agentowi robić w projekcie, co zechce. Autor tej analizy używa tej opcji tylko w nowym worktree, w którym nie ma niczego do stracenia.
`/goal` to potężna funkcja, ale nie magia. Działa dokładnie tak dobrze, jak potrafisz sformułować warunek. Jeśli umiesz opisać „gotowe” słowami tak, by można było to sprawdzić poleceniem, `/goal` zrobi resztę. Jeśli nie, wróć do zwykłej sesji albo Plan Mode.
### Źródła
- [Anthropic Docs - polecenie /goal](https://code.claude.com/docs/en/goal)
- [Anthropic Docs - Agent View](https://code.claude.com/docs/en/agent-view)
- [Anthropic Docs - uruchamianie agentów równolegle](https://code.claude.com/docs/en/agents)
- [Anthropic Docs - worktree](https://code.claude.com/docs/en/worktrees)
- [Anthropic Docs - tryb bez interfejsu](https://code.claude.com/docs/en/headless)
- [Anthropic Claude Code Changelog](https://code.claude.com/docs/en/changelog)
Możesz dalej poznawać Ailoot na [ailoot.ai](https://ailoot.ai/).
## Pytania i odpowiedzi
### Jak napisać warunek ukończenia sprawdzalny dla ewaluatora?
Podaj mierzalny wynik, polecenie lub dowód oraz ograniczenia, np. zachowanie asercji i wskazane pliki. Dodaj jawny limit zatrzymania i wymagaj pokazania wyniku weryfikacji w rozmowie.
### Czy stały mnożnik efektywności tokenowej wystarczy do wyboru agenta?
Nie. Nie ma porównywalnego pomiaru wspierającego mnożnik. Porównaj to samo zaakceptowane zadanie, zapisując model, klienta i wersję, tryb, cache i tokeny, czas oraz poprawki człowieka.
## Ailoot · Firma i jej portfel projektów
Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.
Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.
Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.