循环工程：Anthropic 工程师构建 Claude Code 的习惯

循环工程：Anthropic 工程师构建 Claude Code 的习惯 2026 年 7 月 20 日 · 5 分钟阅读 · 查看原文 ↗ Claude AI Loops Marketing 它构建，对照你设定的终点线检查自己的工作，然后修复坏掉的部分直到完成。每个项目都保持同样的习惯，无论你是否写代码。 构建成功了，然后一个新功能悄悄把它拆散了 你让 AI 把东西建出来了，而且它真的能跑。你兴奋得不行。 然后你又要了一个新功能，整个东西开始悄悄分崩离析。 而你甚至分不清那是谁的错，是你的还是机器的。 我一直在怪自己，而没有任何教程能填补这道鸿沟 如果你用 AI 构建，你就知道那个确切的时刻。那个它从魔法翻转为混乱的时刻。 我一次次撞上它，构建出只能跑一次的周末项目，却始终没有一个能让我信任来处理任何真实东西的系统。 再来一个教程永远填补不了那道鸿沟。 那些构建得干净的人不是更聪明，他们只是跑着我没有的那个习惯 我花了太久才搞明白的事情其实很简单。 那些构建得又快又干净的人不比你聪明，也不比你更技术。他们只是跑着一个你没有的习惯，在每一个项目上都跑着同一个。 它有个名字，循环工程，而且在 2026 年，它就是 Anthropic 自己的工程师构建 Claude Code 的方式。 你交给 AI 一个它能自查的目标，然后让它循环直到完成 那么什么是循环。它简单得要命。 你给 AI 一个目标，和一种检查自己工作的方式，然后放它出去。 它构建，对照那个目标检查自己的工作，修复坏掉的部分，然后自己继续循环，直到完成。 这是一种不同的工作方式，而且它在你离开时也在跑。 你真正的工作发生在计划里，在第一行代码被构建出来之前 但一个循环的好坏，只取决于你喂给它的计划。所以真正的工作发生在任何代码之前。 你从不基于一行 prompt 去构建，而如果你是从 ChatGPT 过来的，这是个很难戒掉的习惯。 你先写 spec，让 AI 来采访你，把"完成"到底意味着什么钉死。 每一个答案都在错误猜测被埋进构建之前把它杀死。 你告诉它"完成"意味着什么，它就会测试自己的工作直到通过 而"完成"不能是一种感觉。它必须是 AI 自己运行的一个真实检查，就像你把刀插进蛋糕看它有没有烤熟一样。 把这个检查交给循环，它就会测试自己的工作，在浏览器里打开构建，点击每一个按钮看看哪里会坏。 我上一次构建的某个阶段，第一次就通过了每一项检查。 下一个阶段撞上一个错误，循环修好了它，然后没等我继续往下走了。 一个计划悬在各个阶段之上，驱动着它下面每一个循环 那就是一个循环。但一个循环构建一样东西，而一个真正的项目有好几样。 这就是循环套循环出现的地方。 每个阶段都是它自己的小循环，而悬在它们之上的计划是大循环，告诉它接下来构建什么、并跟踪已经完成的东西。 同样的形状也适用于内容，不只是代码。一个研究循环，然后一个写作循环，然后一个发布循环，用一个计划喂给它们全部。 你可以在构建中途抹掉它的记忆，它会从停下的地方接着干 而因为计划存在于一个文件里，你可以在构建进行到一半时清空 AI 所知道的一切，它也不会丢失进度。 那个文件就放在你的构建旁边，而不是聊天里。 所以当你清空会话，把 AI 指回那个文件，它就会读出已经打勾的部分，然后继续往下走。 每个阶段都有一份干净的记忆，让它保持敏锐，也更省钱。 过去要吃掉两天的漏斗，现在你煮咖啡时它就建好了 把这一切拼起来，前后对比是鲜明的。 像这样的一个漏斗过去要吃掉一两天，把整个东西拖到位，写邮件，然后手工把它们全部接进你的邮件工具。 现在你把 AI 指向那个已经完成的计划，然后走开。 它自己走完每一个阶段，逐个对照你设定的终点线检查，然后在真正完成时停下来。 你煮杯咖啡，它把东西建出来。 你不再输入代码，开始搭建那个输入代码的东西 而这就是真正的转变，那个改变我构建方式的东西。 你不再是那个输入 prompt 的人，而变成了搭建那个输入 prompt 的东西的人。 更好的是，它会复利。 第一次你把一个 setup 做对，你就把它保存下来，下一次构建就从那里开始，而不是从空白页开始。 你保留的每一个 setup 都会让下一个启动得更快。 如果你不想一个人把它全部想通，我会和你一起建 如果你不想一个人把所有这些东西都摸出来，那正是我的本职工作。 约一个电话，大约 60 分钟内，我会找出你生意里 ROI 最高的自动化，并和你一起现场把它建出来。 你带着那个已经跑起来的东西离开，外加一份关于其他值得构建之物的排序路线图。 这就是我的 AI assessment，你可以在 theaiarchitects.com/x/ai-assessment/loop-engineering 预约。 标签：# X # Claude # AI # Loops # Marketing # Growth # Guide # Chatgpt 相关文章 如何构建一家 AI-Native 公司：招聘、标准与节奏 *我们花了一年时间搞黑客松、AI 培训和 office hours。但在我们把 AI 能力变成一项硬性要求之前，什么都没变。* AI Loops Claude Marketing