「你不該再去提示你的程式碼代理了。你應該設計會去提示代理的迴圈。」
另一則來自 Claude Code 負責人 Boris Cherny：
「我不再直接提示 Claude。我讓迴圈跑著去提示 Claude、自己決定要做什麼。我的工作是寫迴圈。」
兩位在 AI 工具圈很受關注的工程師，講的是同一件事。但多數人看完只有一個問題：這到底是什麼意思？
迴圈工程（Loop Engineering）是什麼？
迴圈工程，就是把「負責提示 AI 的你」這個角色，換成一套替你做這件事的系統。
也就是說，過去兩年你跟 AI 寫程式的方式是這樣：你輸入一段提示、讀回覆、再輸入下一段，你整個過程都握著這個工具，一輪接一輪。你自己就是那個迴圈。
迴圈工程要做的，是建一個小系統，讓它自己去尋找工作、把工作交給代理、檢查結果、記下做了什麼，再決定下一步，然後由這套系統去戳 AI，而不是你。你只設計這套系統一次，之後它就持續運轉。
可以用一組對照來看：提示，是給代理一道指令；迴圈，是給代理一份工作。 迴圈工程跟「寫提示詞」差在哪？
迴圈工程不是更厲害的提示詞技巧，兩者是不同的技能。
提示工程師拚的是語言能力：把指令寫得更精準，換來一次更好的單次輸出，但每跑一次他都要手動檢查，他本人就是回饋迴圈。
迴圈工程師拚的是軟體工程能力：設計更好的回饋循環，換來「可靠、已驗證」的結果，系統自己跑、自己檢查、自己修正，系統本身就是回饋迴圈。
差別濃縮成一句：提示工程師說「幫我寫一個函式」；迴圈工程師說「寫出來、測試、修到全部通過為止」。Cherny 的重點從來不是工作變簡單了，而是槓桿點往上移了一層，從「打字下提示」變成「設計那套會下提示的系統」。
每個迴圈無論簡單或複雜，都走同樣五個階段：探索（Discover）→ 規劃（Plan）→ 執行（Execute）→ 驗證（Verify）→ 迭代（Iterate）。通過驗證就交付，沒通過就再跑一次。
那麼為什麼該關注迴圈工程？要怎麼把這個循環建起來？（完整內容見留言處文章
）
近期 X 上有兩則貼文被反覆轉傳。一則來自OpenClaw 創作者 Peter Steinberger：
