AI编程范式再升级:从“写提示词”到“设计循环”,Claude Code之父与龙虾之父力推Loop Engineering

一年前，Anthropic工程师、Claude Code创建者Boris Cherny卸载了IDE，转而同时运行5到10个Claude实例，通过提示词编写代码。如今，他宣称这一模式已进入下一阶段：“我不再提示Claude了，我有一堆循环在运行，它们才是在提示Claude并判断接下来该做什么。我的工作变成了写循环。”

同在OpenAI任职的“龙虾之父”Peter Steinberger也于近日发推呼应：“你不该再给编程Agent写提示词了。你应该设计一套循环机制，让这些循环去提示你的Agent。”该帖子已获得150万浏览量，引发大量开发者讨论。

两位关键人物的表态，将一个新范式推至台前：**Loop Engineering**——开发者不再手动向编程Agent输入提示词，而是设计能够持续提示、调度和约束Agent的循环系统。社区迅速将其概括为从“Prompt Engineer”到“Meta-Prompt Engineer”的跃迁。

不是简单的cron job

面对“Loop不就是cron job吗”的疑问，开发者指出，真正有效的Loop需要的是**反馈循环**。就像开发团队需要OKR来指导工作，一个有效的Loop也需要清晰的目标和验证输出结果的机制：新功能是否按预期工作？哪些工作流可以优化？用户还有哪些问题？LLM可以直接访问数据，也可以生成数据（如用户访谈、A/B测试），甚至自我生成监控数据。

YC CEO Garry Tan转发相关讨论时提醒，不要把Agent变成“富士康工厂”式的重复劳动机器。Agent通常是智能且不危险的，开发者应让它们承担更多工作，而非重复同一动作。有开发者补充，边界必须明确：提供清晰的上下文、可信的工具、可审计的操作记录以及安全的停止条件，避免Agent变成失控的“影子自动化”。

Peter Steinberger在回复中透露，他在项目中使用VISION.md文件来约束Agent行为。这说明有效Loop Engineering的核心是一套带有反馈闭环的工程系统：知道何时继续、何时停止、何时回滚、何时交给人处理，否则Agent的错误会在循环中不断放大。

技术实现：Claude Code的Loops与Routines

Claude Code此前已发布Loop功能，允许开发者在CLI中设置周期性提示词，让Agent按固定间隔反复执行任务。Boris Cherny介绍，他现在的工作流是让大量AI Agent长时间并行工作，夜间通常运行“几千个”Agent，持续执行更深层次的开发任务，并通过Claude App管理。

关键功能包括：

/loops：通过cron在本地定时运行，让Agent按计划循环执行任务。与外部脚本调用的“冷启动”不同，Loops在持续存在的Claude Code会话中运行，保留上下文窗口、工具权限和MCP连接，使Agent能记住上一轮操作并继续推进。
Routines：运行在服务器端，可执行周期性任务。即使工程师合上笔记本电脑，Agent仍可继续工作。

开发者可以用自然语言创建任务，例如：“每5分钟检查一次PR构建是否通过。如果失败，就读取错误日志，修复问题，并推送一个新commit。”或通过命令创建：`/loop "Summarize any new posts tagged#announcementsin the team Slack channel" --interval 30m --expires 8h`。

Peter Steinberger则用claw监视其Codex，并未详细解释。目前，OpenAI的Codex在CLI中缺乏类似Claude Code的原生循环命令（如cron create、cron list、cron delete）。当有用户询问如何在VS Code中实现时，Peter反问：“现在还有谁用VS Code？”

社区热议：进步还是金字塔骗局？

有网友评价：“我们已经从‘学会写代码’，走到了‘学会编写那个会写代码的东西’。不知为什么，这听起来既像进步，又像一场金字塔骗局。”

也有开发者分享实践体验：“我就在搭建循环流程，现在配置终于调顺了，但又开始出现字符膨胀，把我的额度烧得飞快。这挺烦人的，因为它确实能跑通，但如果我能搞明白哪里出了问题，那它明明就可以用2倍速度、以低得多的成本完成同样的事。”

成本问题正是社区担忧的焦点。Boris Cherny和Peter Steinberger背后都有近乎无限的token供应，但对普通开发者而言，Loop Engineering的token消耗量相当可观。有开发者直言：“你们有无限token供应，我没有啊。”

未来展望：从写Loop到设计Loop舰队

有网友戏称，LinkedIn可能很快掀起一波“Loop Engineering”潮流。Peter回应：“不用担心，大概还需要3个月才会到那一步，之后人们将讨论‘设计你的loops的舰队’。”

这反映出社区已开始将“写Loop”视为继写Prompt之后的下一层抽象。但多位开发者强调，这种方式高度依赖具体场景：如果用Loops构建Web应用，可能导致系统膨胀，之后又需再用Loops削减复杂度，必须建立严格的治理栈和清晰规范。

从“学会写代码”到“编写会写代码的东西”，AI编程的抽象层级正在迅速攀升。Loop Engineering能否成为主流，取决于成本、工具链和治理机制的完善程度，而非仅仅依赖几位行业领袖的背书。