Anthropic 内部 Claude Code 的构建者 Boris Cherny 透露，他已不再手动编写提示词，而是通过编写“循环”让 Claude 自动工作。本文定义了什么是一个真正的循环（loop）：一组能够自动感知任务、执行、自我检查、状态记录并重复的系统，而非简单的 cron job。与传统的一次性提示不同，循环的核心是内置了决策者，Claude 能在中途判断是否继续、重试或停止。文章详细介绍了 Claude Code 中的 /goal（任务完成即停止）和 /loop（按节奏重复）两个命令，并提供了一个可直接粘贴使用的循环宪章模版，涵盖目标定义、任务来源、工作方式、自我检查机制、状态记忆和停止条件。适合希望将 Claude 从对话式工具转向持续自动化工作流的工程师。
当AI能以分钟级生成上千行代码时，工程的瓶颈从编写转向了信任决策。因此，审查成了软件领域最具杠杆能力的技能。文章指出，2026年的多方数据（Faros AI、CodeRabbit、GitClear、GitHub）均证实：AI使用量提升后，开发者的代码产出提高约4倍，但交付价值仅增长约12%，同时代码流失率飙升861%、缺陷率从9%升至54%、审查时长增加441.5%、零审查合并的PR增长31.3%。作者认为，问题不在于是否使用AI，而在于如何根据项目的「爆炸半径」分层分配审查力度：对个人无用户项目可轻审查，对大型企业级项目必须建立分级、证据驱动、异质化AI审查+人类最终负责的流程。文章还介绍了具体实践：分流PR、要求前置证据、关注测试变更、用两个不同构架的AI审查工具并行运行，以及让人类从「线级审查」升级为「抽样审计」。
启动AI智能体变得极其廉价，但关闭循环（审核、合并、判断）仍需经过你这一串行处理器。作者将人类注意力类比为GIL：你可以同时跑20个智能体，但真正能交付到main分支的工作受限于你单线程的审核吞吐量。Amdahl定律在此适用——串行部分（人类的判断）不可并行化，盲目增加智能体只会积压待审队列。文章给出了可操作的策略：按审核速率而非UI上限扩容、将任务分为可委托的异步工作与需要锁定注意力的复杂工作、批量审核、让智能体自证正确性。最后指出，忙碌不等于高效，未支付的编排税会同时积累技术债务和认知债务。