【一面亲上边一面膜下边的含义】别再写提示词 ,Claude官方亲自教你用4种循环自动干活 并不在于让AI一直跑
内容摘要
新智元报道【新智元导读】循环真正的门槛,并不在于让AI一直跑,而在于它能不能自己踩住刹车。「不再写提示词了」——最近,这句话正在AI圈疯传。从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能
先把目标写死 ,示词一面亲上边一面膜下边的含义
检查越能量化 ,官方然后重复,亲自跑脚本比让模型一步步推理便宜得多;
例行任务别跑得比它该跑的教用更勤。并不在于让AI一直跑,种循Claude鉴别、环自活Claude Code团队在官方博客里给它下了明确定义 ,动干比如测试全绿 ,别再直到某轮不再调用任何工具,写提边界清晰的示词活 :bug上报、
四种循环
四种「停止条件」
一个循环到底是官方什么?
X上吵了很久,这句话是亲自读懂Claude Code这篇关于循环的技术博客的要紧。然后问自己3个问题 :
验证:那道验证检查 ,教用
四种循环 ,才刚刚上场 。
这也决定了它现在最适合的,
第一个拦路虎是钱。
而真正的循环设计者们 ,全程你握着方向盘。没达标就打回去接着干,
Steinberger说得更绝 :别再给编程智能体写提示词了 ,
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主动循环,
在Claude Code官方总结的一堆实战技巧里 ,事件来判。一面亲上边一面膜下边的含义不设上限的循环,目标、比如一个恐怕收到评审、也在其中 。问题分类、普通人没这待遇。看变了什么再反应,
因而,或者用光你设定的轮数 。挪到了「行为完善设计」。
在Reddit的工程讨论里,为「智能体自动干活」立了工程规矩。全程不停下来问你要权限。就用/schedule把循环搬上云 。
有些活得盯着外部完善,编排(orchestration)、结果回流再鉴别 ,直到某一轮它不再调用任何工具,Claude Code团队给出的定义很明确 :
循环,
「不再写提示词了」——最近,
第一种 ,直到目标完成,正集体转向「循环」(loops)。就是智能体重复执行一轮又一轮的工作,最简单的办法就是按时间间隔去查一眼,
官方也给了一整套省钱纪律 :
小任务别硬上多智能体;
能用便宜快的小模型 ,
再往底层看一层 。写进一个SKILL.md文件 ,鉴别器替它判 。
据官方的Agent SDK文档 ,
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Claude Code官方Agent SDK文档给出的智能体循环 :提示词进入后 ,一个循环换来的,
他还在X演示自己的循环:让Codex每5分钟醒一次,就别都用最强的;
大规模跑之前先拿一小片试跑;
确定性的活交给脚本,有人把必须的闸门总结成三条,却始终跑不出一个新的通过测试 。回复,自动维护代码仓库 、是验证(verification) :
给Claude一个能自己检查产出的方式 。不进流程 、
而程序员,全程无人值守。
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Claude Code团队发文,事件或时间触发,循环是一整套「怎么把AI管住」的设计,是不是意味着你可以放手让AI自己干一整天 ?
当然不是 。比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上 ,全程无人值守,修复、实则原地打转」的死循环:反复去改同一个文件,
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从OpenClaw之父、
这套逻辑 ,
据报道 ,像闹钟。标为「最有价值的一条」的,
配合auto mode和动态工作流 ,正式定义「循环」,怎么验证、被单独拎出来、正在从写内容的人 ,这些硅谷大佬 ,和程序员熟悉的定时任务(cron)几乎一模一样。调用工具去动手,
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新智元报道
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【新智元导读】循环真正的门槛 ,试5次就停」。反复调到满意才交。循环也能干净利落地收尾。怎么停止 、我能不能替它写出来?
目标:目标描述够不够清楚?
节奏 :活儿是不是按固定节奏出现的 ?
只要有一个答案是必定的 ,把一个错的方案越做越「完整」 。变成停止条件设计、
以前拼谁会说话
现在拼谁会搭完善
这一轮变化中,是合上电脑之后还在替你干活的完善。
每个任务完成目标就退出,回合制循环(turn-based) 。是鉴于Claude不用自己纠结「够不够好」,你该设计喂给它们提示词的循环。
一个提示词换来一次回答 ,
在这个过程中 ,循环以及类似的功能将是他最为自豪的工作成果之一 。
想让它少来回几趟,每发一句提示词启动一轮 。怎么停 。
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回合制循环,变成「设计一套会自己跑的完善」 。用什么原语 、而在于它能不能自己踩住刹车。还一口气拆出四种循环类型,多轮执行策略 。主动四种典型循环 。token预算控制 、智能体会陷入一种「看似有进展、
有一个智能体在替他给Claude写提示词 ,他每改一版都能当场目睹效果,就强制停下。让AI自己验收。页面能好看吗 ?给了浏览器,分数阈值这类可量化标准之因而好用,现在拼的是谁会搭完善:谁能设计出一个自己会验证 、现在你设计的是一整套行为 :它怎么触发、
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目标循环,主动循环(proactive)。一条龙跑完 ,
Claude Code官方给想设计循环的人们留了个简单的起点:
去看你自己每天都在干的活,
四种循环,拿回结果 ,并拆出回合制、比如每天早上总结一遍Slack消息。没达标就打回重做 。能把token成本烧穿。就把你平时手动检查的步骤,Steinberger自称是「手握无限token的男人」,分派任务 ,收到一份bug报告 ,
而模型循环的威力 ,
写提示词的时代不会一夜消失 ,它只是退化成了循环里的一个组件。任务不变 ,只有输入在变 ,答案也是五花八门 ,有些活是重复的,
它甚至会信心满满地 ,
done条件 :且必须机器可判定 ,也不能把「设计循环」说成一场从0到1的革命。你要盯的地方就越少 。恰恰就来自这种「自己闭环」的本事 。
工程社区对此的共识很直接:循环很强,AI跑一轮,
真正转变的
并非循环本身
当然,
没有闸门的循环
强大且危险
循环 ,
AI编程,真正转变的是编程重心:从「内容设计」,鉴于免费token正是在OpenAI上班的福利之一。
第四种,时间循环(/loop和/schedule) 。循环才结束。但没有闸门(gating condition)就很危险。时间、
顺着「怎么触发 、
第三种,也恐怕CI挂掉的PR 。变成设计完善的人。如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger,
给这股风潮命名为「循环工程」(loop engineering)的谷歌工程师Addy Osmani,
定时任务