# loop

loop engineering 被講成『2026 就是設計編排、多開 agent』，但編排現在工具幫你做掉了。真正還難、還手動、還決定成敗的那半邊，是驗證器——loop 跑出來的東西到底有沒有東西在把關。借 Anthropic 自家的 Bun port 當反例：99.8% 既有測試通過，官方公告卻自己補一句『還沒上 production』，因為測試綠燈只證明你滿足了自己設的關卡，不等於對。

每兩小時，Codex 幫一個人寫好一批電子郵件回覆等他審。草稿大多很好，他每次還是改——補一個上週某串對話的決定、因為認識收件人而把語氣放軟、刪掉一個還不想許下的承諾。重點來了：那些改動本身也是 context，而且是大多數自動化每跑完一輪就丟掉的 context。這篇把一個會自我改善的自動化拆成兩個迴圈：內迴圈把 context 帶到工作面前產出草稿，外迴圈從審稿的改動裡把 context 撿回來、餵給下一輪。難的不是看出哪裡被改，是讀懂那個改動到底想說什麼。

2026 六月，整條 AI coding 時間軸被一句六個字的話掐住喉嚨：別再 prompt agent，去設計會 prompt agent 的 loop。問題是，幫忙轉發的人在回覆區吵成一團，沒一個說得清 loop 到底是什麼。這篇不講「怎麼蓋一個 loop」（那是 SP-220 的事），它回答更前面的問題：這個詞憑什麼紅、它有五年的家譜、為什麼現在最貴的不是模型而是那個迴圈——以及一個更耐放的結論：真正的資產不是 loop，是它呼叫的 skill。

兩個業界最資深的 AI 工程師同一週講了同一句怪話：別再 prompt 你的 agent，去寫會自己跑的 loop。這篇把 loop engineering 完整拆開——open loop 跟 closed loop 的差別、一個好 loop 的六個積木、prompt engineer 和 loop engineer 的分水嶺。順便拆穿一段藏在教學裡、做得很滑順的置入。