Cander (@Cander_zhu) “这两天 @AnatoliKopadze 连着发了两个重磅内容，我都认真看了： 1. 他那篇超详细的《L” — TopicDigg

这两天 @AnatoliKopadze 连着发了两个重磅内容，我都认真看了： 1. 他那篇超详细的《Loops explained: Claude, GPT, Mira and what actually works》长文（目前已经破 890 万浏览） 2. Peter Steinberger（OpenClaw 作者）在 AI Engineer Europe 的 19 分钟分享 把 @addyosmani 的《Loop Engineering》文章 + AnatoliKopadze的两个内容 结合起来看，收获特别大。 Anatoli 的文章把 Loop 的底层逻辑讲得非常清楚： - Prompt 是「你一步步指挥」，Loop 是「你给目标 + 验收规则，让 Agent 自己跑出结果」 - 一个靠谱的 Loop 通常需要这 5 个部分：Automation（触发）、Skill（可复用指令）、Sub-agents（写代码的和检查代码的分开）、Connectors（真正执行动作）、Verifier（硬核验收） 而 Peter 作为 OpenClaw 的作者，在视频里分享了他真实的工作流： > “Each loop is so much faster now that I ship more than ever with way less effort.” 他强调的核心是： - 重点不是写出完美的 Prompt，而是能够设计出自动验证的闭环 - 验收标准（Judge）决定 Loop 的成败，最好用测试、类型检查、diff 等确定性规则 - 项目结构要为 Agent 优化，而不是跟 Agent 较劲 也希望大家去读这三篇文章，最好结合起来看（Addy 的 Loop Engineering + Anatoli 长文 + Peter 视频），理论 + 实战 + 框架，三者互补，效果会好很多。 我自己最近也在把「Obsidian 新笔记结构化」做成小 Loop，目前还在早期阶段，但已经明显感觉到从手动整理到系统自动跑的转变。 对 Loop Engineering 感兴趣的朋友，强烈建议把这三篇一起看。理论 + 真实案例 + 系统思考，效果最好。 你目前更倾向于先从理论框架学起，还是更想直接看实战工作流？ #LoopEngineering#