OpenClaw龙虾之父说「别再写提示词了」,Loop Engineering「循环工程」才是 AI 的新玩法

然后，亲手打造了Claude Code的 Boris 也说，「我已经不给Claude写提示词了。我有一堆循环在跑，由它们替我给Claude写提示。我的工作，是写循环。」

两位大神不约而同，说了是同一件事。我觉得值得好好聊聊。

「循环工程」是 AI 使用范式的第四次跃迁。

最早是提示词工程，研究怎么跟 AI 说话。后来是上下文工程，研究怎么给 AI 喂够背景信息。再后来是驾驭工程，研究怎么给 AI 搭一套外部系统，放大它的能力。

循环工程，研究如何让 AI 自动迭代，自己干、自己查、自己改，循环往复，直到做对为止。

没有「循环工程」的时候，你是这样跟AI干活的。

有了循环工程，流程变了。

你只在最开始做一件事，定目标。然后，就可以走了。

AI自己干活，干完了有一个独立的评估器来检查。过了，目标达成，停。没过，AI自动开始下一轮，继续改，改完再交给评估器，再查。一圈一圈转，直到过关为止。

你从「写提示的人」，变成了「设计循环的人」。

这个功能已经落地了。Claude Code和Codex都会在循环跑的过程中，起一个独立的模型专门负责检查，干活的干完一轮，检查的过来看一眼，决定放不放行。

大模型在两次运行之间会忘掉一切，上一轮踩过的坑、试过的方案、走不通的路，新一轮启动全部清零。所以记忆不能待在对话里，必须落在磁盘上。

所以你必须给循环配一个持久化的日志，记着做了什么、做到哪了、踩过什么坑。每次循环启动先读这个日志，它就知道从哪接着干，不会重蹈覆辙。

这个日志可以是一个markdown文件，也可以是一块看板，什么形式不重要，重点是它得活在循环之外，记着做了什么、做到哪了、下一步该干嘛。

没有日志的循环，就像一个每天都失忆的员工。你得从头交代一遍所有事情，效率极低。

但如果老板说的是「方案不超过10页，必须有3个竞品对比，每个方案附上预算和时间表」，你做完了自己都能判断，到没到位。

AI也一样。你跟它说「帮我做一个好看的网站」，它给你整了渐变色、3D动画、炫酷特效全上了。但你要的是简洁大方、手机上打开不卡、用户一眼就能找到联系方式。这些你一个字没说，它怎么可能做到。

目标太模糊，不管是人还是AI，都会找最短路径交差。目标越具体、越能一眼判断「做到没有」，出来的东西才越靠谱。

看一个猛的例子。

火狐浏览器用「循环」挖出了一批藏了15年的安全漏洞。怎么做到的？目标定得极其明确可验证，「必须真正触发一次程序崩溃」。AI没有打太极的余地。

这五个零件拼在一起，实际效果有多猛？

Anthropic有工程师设计了一个循环，专门监听所有用户反馈的问题，AI自动接住、自动修复、自动提交方案。更夸张的是，还有一个循环专门盯超过5小时没人处理的问题，AI自动搞定，验证没毛病就直接上线。

Boris Cherny自己都说，「检查质量、回复同事意见、修各种小问题，这些事我已经很久很久没亲手做过了。」

全是循环在跑。

循环工程这套设计，我越看越觉得眼熟。

这不就是互联网产品开发的那套工作流吗？

产品经理收集用户反馈，决定做什么，写需求文档附上验收标准。工程师写代码。QA找茬验证，不合格打回去改，改完再验，过了才上线。上线后收反馈，回到第一步。一个循环。

循环工程做的事，就是把「写代码」和「QA验证」这两段换成了AI。骨架完全没变。

所以循环工程带来的变化是，我们每个人跟AI打交道的方式，会越来越像产品经理。

但品味还不是全部。

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