2026 年 6 月 7 日一个叫 Peter Steinberger 的人在网上发了一句话然后整个 AI 编程圈炸锅了。他说的是这个“你不应该再去提示编程 Agent 了。你应该去设计那个提示 Agent 的循环系统。”几天前Anthropic Claude Code 的创始人 Boris Cherny 在一场活动上刚好也说了同一个意思“我已经不再直接提示 Claude 了。我有循环在跑是循环在提示 Claude是循环在决定下一步做什么。我的工作是写循环。”这两句话加在一起在网上转了几百万次。但有意思的是转发的人大多数都看不太懂——循环到底是什么我花了一些时间认真研究了这件事写下这篇文章试图把这个概念从头说清楚。︱先说说你现在在做什么如果你用过 Claude Code、Codex、 Cursor 或者任何一个 AI 编程工具你大概有过这种体验你写一段提示词它给你代码你看了觉得差不多再写一段提示词让它继续它再给你一段你看看有没有问题再写……这个过程里你就是那个坐在循环里的人。你在手动驱动每一步你是系统的节拍器。这很正常。过去两年大家都是这么用 AI 的。但 Boris 说的那句话意味着他已经不这样做了。他把自己抽出来了放到了循环的外面。︱进化的三个台阶回头看这几年 AI 编程工具的发展其实是有轨迹的2023 年自动补全。 你敲代码AI 帮你补下一行你是主笔它是助手。2024 年提示写代码。 你描述需求它写出来你来审查。这个阶段诞生了提示工程这个说法大家开始研究怎么把提示词写得更好。2025 年并行 Agent。 你同时开 5 个、10 个 Claude 会话每个处理不同任务你在中间做协调像个项目经理。2026 年循环工程。 你不再是那个坐在里面提示的人你去写那个自动提示的系统。每一步你和 AI 之间的关系都在变。你离一线操作越来越远你的工作越来越像建系统而不是干活。有人可能觉得这有点夸张。但 Boris 有个数字放在那里他在 Claude Code 合并的 259 个 Pull Request 里100% 的代码是由 Claude Code 自己写的。这不是吹牛这是有 git 记录的事情。︱那么一个循环到底由什么组成拆开来看一个能跑起来的循环需要六样东西。1.自动化——循环的心跳循环必须能自己启动而不是等你来按开始键。这意味着你需要一个触发器每天早上九点或者每当有新的 Issue 被标记或者每次 CI 跑失败了系统自己醒来发现有活要干然后开始干。这个触发机制就是循环的心跳。没有它循环不是循环只是一次性的脚本。Claude Code 有 /loop 命令可以把一个任务变成 cron 定时任务。Codex 有专门的 Automations 标签页让你配置触发周期。两个工具用不同的名字实现了同一件事把发现工作、启动任务这件事从你手里接过去2.工作树——让 Agent 并行不打架一旦你同时跑多个 Agent马上就会遇到一个问题它们会互相覆盖文件。这不是理论上的风险这是真实发生的事情。两个 Agent 同时修改同一个文件就跟两个工程师不打招呼提交同一行代码一样最后谁的都不对。解决方案是给每个 Agent 一个独立的工作目录。Git 里有个叫 worktree 的功能可以从同一个仓库检出多个独立的工作副本互不干扰。Agent A 在自己的目录里改Agent B 在自己的目录里改改完了再合进主干。留下孤立的、没清理的工作树是实际生产中混乱的最主要来源这个细节值得重视。3.技能——让 Agent 不用每次从零学起每次启动一个新会话Agent 对你的项目一无所知。你的代码规范是什么构建命令是什么提交信息要遵循什么格式PR 模板长什么样如果这些东西不写下来Agent 每次都要重新猜或者你每次都要在提示词里重复解释一遍。Skills技能就是把这些项目知识结构化地存起来让 Agent 在需要的时候按名字调用而不是把一堵无人维护的说明文字堆在每次的提示词开头。Claude Code 里对应的是 CLAUDE.md 文件。Boris 自己说他们团队的 CLAUDE.md 大概有 2500 个 Token里面记录了常见错误、风格规范、设计决策每次有新东西学到就往里面加。这个文件本身也在进化。4.连接器——接入真实世界一个只能读写代码文件的 Agent能干的事情有限。真正有用的循环需要能跟你的工具链通信给 Jira 里的 Issue 改状态在 Slack 里发一条通知查数据库里的某个数据往 GitHub 开一个 PR。MCPModel Context Protocol就是做这件事的。它给 Agent 提供标准化的接口让它可以调用外部工具而不是只在文件系统里打转。这是循环能够真正融入工作流、而不只是跑在旁边的关键。5.子智能体——制作者与检查者必须分开这是循环设计里最容易被忽视、也最重要的一个原则。让 Agent 给自己的输出打分几乎是无效的。模型对自己的结果天然宽容它很难发现自己制造的 Bug就像人很难发现自己文章里的错别字一样——看太多遍了眼睛就瞎了。正确的做法是让一个独立的 Agent 来做检查理想情况下用不同的模型基于独立的信号打分。制作者负责生产检查者负责验收两个角色两套标准互不干扰。检查者发现的问题作为下一条指令反馈给制作者。这个循环一直转直到检查者也挑不出毛病为止。6.记忆——状态要在磁盘上不能在上下文里这是最容易被低估的一块也是让循环能跨天工作的根本。模型在两次会话之间什么都不记得。你昨天跑的那个循环做了什么处理了哪些 Issue还有哪些待处理它一概不知。所以这些状态必须存在对话之外。一个 Markdown 文件、一个 Linear Board、一个知识图谱都可以。循环每次启动先读这个文件每次结束把最新状态写回去。Agent 忘但文件不忘。这就是循环能在你睡觉的时候持续工作的原因。︱一个真实的循环是怎么跑的说了六个组件把它们串在一起看一遍。比如你想做一个每天检查 CI 失败的循环每天早上九点自动化触发。循环读取 TODO.md知道昨天哪些问题还没处理。制作者 Agent 拉取昨天的 CI 失败日志在独立的工作树里草拟修复方案。修完了检查者 Agent 独立跑一遍测试验证修复有没有引入新问题。如果没问题连接器帮你开一个 PR顺手更新 Jira 里对应的 Issue 状态。把已处理的内容写回 TODO.md。明天同一时间从这里继续。整个过程你不需要在场。你甚至不需要醒着。︱但这件事有三个坑得说清楚循环工程不是没有代价的有三个地方容易出问题。第一Token 成本失控。一个没有退出条件的循环会不断空转。子 Agent 加上检查者加上长时间任务叠加Token 消耗会以你想象不到的速度增长。解决方法是在循环启动之前就把退出条件写进去比如所有测试通过且 lint 无报错循环结束。这个条件必须在开始前决定不能在运行中临时改。先用慢的触发周期测几天看清楚成本曲线再考虑加速。第二虚假完成。无人值守的循环会在没有真正验证的情况下报告已完成。这就是为什么独立检查者是必须的而不是可选的。一个检查者本质上是在问结果是真的好还是只是长得像好第三代码库悄悄失控。这是最隐蔽的风险。循环合并代码的速度比你阅读的速度快得多。几周下来即使所有检查都显示绿灯你对自己的代码库里到底有什么可能已经失去了感知。测试全绿只能说明代码通过了测试不代表你清楚上线了什么。让循环保持诚实的方式不是相信检查通过而是阅读它合并的内容。这件事不能完全委托出去。︱这对我们意味着什么说完技术聊聊人。这一波讨论里有一句话我觉得说得很准未来最高杠杆的工程师不是写最多代码的人而是最擅长设计可靠 Agent 系统的人。这不是说写代码不重要而是说技能的重心在移动。就像当年从手写 SQL 到用 ORM从手写 HTML 到用框架每次抽象层级提升最有价值的技能也随之迁移。现在发生的事情是把提示 Agent这件事本身也抽象掉了。如果你现在还在研究怎么把提示词写得更好这没有错提示词永远不会消失一个烂提示词放进循环里只会更快地产出烂结果。但如果你只停在这一步你可能已经不在最高杠杆的位置了。还有一层身份变化值得注意循环设计需要工程判断力需要你理解系统的每个环节在做什么需要你在某些地方主动选择不放手。这不是让人变得可有可无而是让人的判断力变得更值钱。最后留一个问题 你现在的工作里有哪些重复的、可以写成退出条件的任务那可能就是你第一个循环的起点。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末2026年入行AI大模型的黄金窗口!!!AI产业正迎来前所未有的爆发式增长。从DeepSeek以百万年薪重金招募顶尖研究员到百度、阿里、腾讯等头部企业加速推进AI Agent商业化布局再到国家层面持续出台政策大力扶持数字经济与AI人才培育体系多重信号清晰指向一个共识AI的“黄金十年”已全面开启在产业浪潮的强劲推动下AI人才争夺战日趋白热化。技术迭代与场景落地双轮驱动催生海量高价值岗位。放眼未来AI领域的职业发展前景广阔无垠正涌现出大量高潜机遇堪称一片值得深耕的**“人才蓝海”**。脉脉数据显示2026年1-2月AI岗位数量同比增长约12倍增速远超新经济行业整体增幅AI岗位在全部新经济岗位中的占比也从2025年同期的2.29%跃升至26.23%几乎占据新经济招聘市场的四分之一。与此同时AI新发岗位平均月薪高达60738元较新经济行业整体平均月薪48189元高出约26%。这一切都说明一件事2026年正是入行AI大模型的黄金窗口❗️❗️最佳学习路线只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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