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0一：从提示词到系统——循环工程学的本质跃迁
- Boris Cherny（Anthropic）说"My job is to write loops"，Google Addy Osmani、OpenClaw Peter Steinberger 同期表态：人从操作者变成架构设计者，不再逐轮对话，而是设计闭环让 AI 自己触发、执行、验收
- 循环能跑的最低配置三件事：触发（让它醒过来）、目标（告诉它去哪）、验证（决定能不能收工）；没有验证的循环只是勤快的猜测机器，往代码库里灌东西没人兜底
- 越硬的目标越适合循环——修失败测试、补类型错误、迁移明确 API，AI 能自证完成；"让页面更高级"这类软目标越改越自信，人越看越心虚
- 核心区别不是提示词变长，是把自由关进可验收的笼子里：系统设计替代人盯屏幕
二：六个核心部件，缺一块自动化就会变形
- 心跳（Heartbeat）负责发现任务——CI 报错、issue 分配自动触发，不是人手动喊"开工"；工作树隔离让每个循环在独立分支上操作，避免互相踩踏
- Skill 文件继承团队知识——代理踩过的坑写回仓库，知识从人脑迁移到代码；但塞太多变百科全书模型淹死，写太虚变鸡汤，最好是"别新建鉴权，用现有中间件"这种硬约束
- 连接器接入真实外部系统（开 PR、读任务、查数据库、发 Slack），否则只是本地自嗨脚本；权限在这里分水岭——能读任务和能写数据库是两个世界
- 子代理互相校验——错误代价高、验收标准清楚的场景（安全修复、支付链路、迁移脚本）值得双代理；改按钮文案也上双代理是拿显微镜看外卖小票；外部状态（issue / board）防止代理"失忆"断片
三：上循环之前，先回答五个问题
- 理解债务是头号隐性风险——老系统变黑箱原本要几年，AI 循环可以把同样过程压到几个月；关键不是"是不是 AI 写的"，是代码增速有没有超过团队理解速度；对策：重要 PR 必须写设计意图，关键模块要求人类复述数据流，每周抽样做 AI 代码走读
- Token 消耗容易低估——聊天时一轮一轮看得见价格，循环里机器自己按发送；硬预算不只是省钱，是逼系统暴露卡住的位置：预算到期就停，停了就叫人，本质是一个工程停止信号
- 先问自己有没有五样东西：验证（机器证据不靠嘴说）、隔离（工作树 / 分支）、权限（读写分级）、预算（硬上限 + 告警）、训练（Skill 文件持续迭代）；小团队要的是窄任务、窄权限、窄验证的可控收益，不是科幻感
- 工具越猛，刹车越牢——AI 可以无人值守地写代码，但代码不能无人负责地长大
