AI PROGRAMMING · 范式研究 · v1.0
Claude Loops 范式
深度研究
从「提示词工程」到「代理循环」——AI 编程的代际跃迁,以及 40 个高频 loop 背后的第一性原理。
作者 冯祖宁
分析 孔明
信息源 loops.elorm.xyz(已验证)
时间 2026-06-14
版本 v1.0
3
核心要素(Goal/Feedback/Exit)
01.范式价值:提示词 vs Loops 的代际差
破界:发现隐含假设
行业常识:"AI 编程就是写好提示词,让 AI 给出好代码。"
但更深的隐含假设是:Loops 是不是就是"更长的提示词"?答案是否——它是控制权的根本转移。
第一性原理 · 公理
任何任务的完成都需要三要素:目标 + 反馈 + 终止条件。
- 提示词工程:人提供反馈 + 人判断终止
- Loops:代码/测试提供反馈 + 退出条件自动判断
元起点
软件开发的本质 = 让代码达到"通过验证"的状态。
以前:人写代码 → 人测试 → 人判断
现在:AI 写代码 → 机器测试 → 代码自动判断 → AI 自循环
Loops = 把"判断是否完成"的工作,从人转移给了机器。
| 范式 | 人类角色 | AI 角色 | 反馈机制 | 终止判断 |
| V1.0 IDE 编程 |
写所有代码 |
无 |
人眼 review |
人判断 |
| V2.0 提示词工程 |
设计提示词 |
生成代码 |
人眼看输出 |
人判断 |
| V3.0 Loops 代理 |
设定目标 + 退出条件 |
自主循环达成 |
机器/测试反馈 |
机器自动判断 |
代际差
反馈机制 + 终止判断 的自动化程度。V3.0 = "我告诉 AI 我要什么结果,AI 自己想办法达到,期间不打扰我。"
02.40 Loops 全景图
已验证资源网站 loops.elorm.xyz 提供 40 个高频编程 loop。按4 大类重新组织:
🛠️
开发全周期
12 LOOPS
从写代码到构建产物的全流程
- Autoloop TDD(红绿重构)
- Build Until Green
- API Contract Until Match
- Bundle Size Budget
- Refactor Without Regression
- Type Tightening
- Dependency Upgrade
- Find Dead Code
- Migrate Library X to Y
- Generate Test Fixtures
- Code Review Bot
- API Endpoint Skeleton
✅
质量保障
14 LOOPS
测试、覆盖率、lint、安全、性能
- Test Until Green ⭐ Trending
- Coverage Until Threshold
- A11y Audit Until Clean
- De-Sloppify Pass
- Linter Until Clean
- Flaky Test Hunter
- Snapshot Update Review
- Security Audit Until Clean
- Performance Regression
- License Compliance
- API Breaking Change
- Visual Regression
- DB Migration Tester
- Load Test Until SLA
🚀
部署运维
6 LOOPS
CI/CD、健康检查、回滚演练
- CI Failure Watcher ⭐ 5min 轮询
- Fix CI Until Green
- Deploy Verification Loop
- Rollback Drill
- Container Image Slim
- Smoke Test Post-Deploy
📚
文档与流程
8 LOOPS
CHANGELOG、README、PR 描述自动化
- Changelog Sync After Ship
- Doc Drift Detector
- README Refresh
- API Doc Auto-Gen
- Translation Sync
- Issue Triage
- PR Description Generator
- Meeting Notes Distill
⚠️ 信息校正:祖宁原信息给的是 stopprompting.com,经孔明验证该网址不准确(实际是 Vue Noel 的 Director Mode 网站)。正确资源网站是 loops.elorm.xyz,已实地抓取验证 40 个 loop 全部存在。
03.5 个核心 Loop 完整拆解
每个 Loop 都有3 个共同要素:Goal(目标)+ Feedback(反馈)+ Exit(退出)。下面是 5 个值得亲手跑的核心 Loop:
Loop 1:Test Until Green ⭐ Trending 之王
Feedback · 反馈
每次迭代运行:
npm test
Exit · 退出
全部测试通过
(max 10 次)
Step 1 · 动作
运行测试。如失败,修复最小根因,重试直到全绿。
Test Until Green
⭐ TRENDING
Goal: 全部测试通过 · Max iterations: 10 · Exit when: 全部测试通过
祖宁视角:这是 TDD 的自动化实现——人只写测试,AI 反复写实现直到通过。适用于任何有自动化测试的代码库。
Loop 2:Coverage Until Threshold
Feedback
npm test -- --coverage
Step 1
跑覆盖率。为最大未覆盖区域添加针对性测试。
客户成功的迁移
客户买了产品功能没用上 = 功能"未覆盖"。CSM 应该像 "Coverage Loop" 一样反复接触客户,直到功能使用率达标。
Loop 3:CI Failure Watcher ⭐ 5 分钟轮询
# 在 Claude Code / Cursor 中执行
/loop 5m Start the "CI Failure Watcher" loop.
Goal: latest CI run on this branch is green.
Max iterations: 12.
Between iterations run: gh run list --branch $(git branch --show-current) --limit 1
Exit when: latest run conclusion is success.
Step 1: Check CI status. If failed, read logs, fix root cause, verify locally, and push if needed.
祖宁视角的价值
/loop 5m 命令 = 让 AI 代理每 5 分钟自动检查 CI。祖宁 5 分钟轮询的心法应用到 OpenClaw 课程——可做"OpenClaw 守护者"loop。
Loop 4:Build Until Green
Step 1
跑构建。如失败,修复第一个错误,重试。
Loop 5:De-Sloppify Pass(代码整洁循环)
Feedback
npm run lint && npm test
Step 1
审查 diff 中的调试代码、死分支、命名问题。
04.与 OpenClaw 工作流融合
关键发现 · 同构关系
Loops 哲学 = OpenClaw 工作流哲学的同构
- OpenClaw Skill:触发条件 + 反馈机制 + 退出条件
- Claude Loops:Goal + Max iterations + Between iterations + Exit when
任何"自动化闭环"都是这三要素的变体——触发(何时启动)+ 反馈(做得好不好)+ 终止(何时停止)。
OpenClaw 课可吸收的 5 个 Loop 模式
| Loop 模式 | 迁移到 OpenClaw | 课程章节 |
| Test Until Green | 客户成功巡检——"客户健康度全绿" | 第十四步·龙虾医院 |
| Coverage Until Threshold | 客户功能使用率达标 | 教程第十步·养龙虾实战 |
| CI Failure Watcher | OpenClaw 定时心跳检查 | 教程第十二步·自动化 |
| De-Sloppify Pass | 代码/Skill 质量自检 | 教程第六步·整理 |
| Autoloop TDD | 测试驱动的 Skill 迭代 | 教程第七步·Skill 设计 |
教程 v3.0 → v3.1 升级建议
新增"循环工作流"独立模块(v3.0 第七步"找资料"和第八步"做方案"之间插入):
7.5 循环工作流
用 Loops 思维做任务分解。教学案例:"用 Coverage Until Threshold 思维做客户成功巡检"——目标(客户使用率 ≥ 80%)+ 反馈(每周拉取客户功能使用数据)+ 退出(使用率达标 + 客户主动续约)= SaaS CSM 的本质。
05.求职面试话术
当 HR 问"你怎么看 Claude Loops?"
"Loops 是 AI 编程的范式跃迁——从'问 AI 怎么写'到'让 AI 持续写到测试通过'。核心是反馈机制 + 终止条件的自动化。我看到一个叫 loops.elorm.xyz 的网站汇总了 40 个高频 loop,比如 'Test Until Green' 让 AI 反复修复测试直到全过,这本质上把'判断完成'的工作从人转移给了机器。
对我应聘客户成功岗位来说,这个思维很有启发——客户成功也是 loops:目标(续约)+ 反馈(健康度数据)+ 退出(客户主动扩展)。"
当被问"AI 会不会取代 CSM?"
祖宁观点
AI 能跑 loops,但它没有目标。客户成功的目标不是代码测试通过,是让客户业务拿到结果——这个目标需要业务理解、人际敏感、价值判断。AI 是 loop 跑手,CSM 是 goal 设置者——这两者不会互相取代,但 CSM 不懂 AI 会被懂 AI 的 CSM 取代。
06.Loops 思维的商业机会
💎
OpenClaw 课 Loops 模块
机会 1 · 立刻可做
教程 v3.1 升级点 + 营销素材 + 价格锚定(可加 100-200 元模块费)
💎
SaaS 客户成功 Loops 模板
机会 2 · 1-2 周
10 个 CS Loops 模板(健康度/扩展/风险/新人上手等),卖给中小 SaaS 厂商 5,000-20,000 元
💎
中文版 Loops 文档站
机会 3 · 1-2 周
zh-loops.fengzuning.cn,100+ 中文场景化 Loops,SEO 流量+个人品牌
行动清单
STEP 01 · 30 分钟
亲手跑 3 个 Loop
打开 loops.elorm.xyz,跑 Test Until Green + CI Failure Watcher + Coverage Until Threshold。纸上得来终觉浅。
STEP 02 · 1 小时
写一段话迁移
"如果客户成功是 Loop,那 Goal / Feedback / Exit 分别是什么?" —— 训练 Loops 思维到本职工作的迁移。
STEP 03 · 1 周
教程 v3.1 升级
在"养小龙虾"教程中新增"Loops 工作流"模块(1 步 1 个能力)。
KEY NODE
求职面试话术
用 Loops 案例佐证"AI 协作能力 + 业务理解能力"双线实力。
最大风险
报告失之于抽象——如果只看不跑,Loops 不会变成祖宁的能力。
预警信号
① 7 天后没打开 loops.elorm.cn = 没兴趣
② 求职面试中提不到 Loops = 没内化
③ OpenClaw 教程没新增 Loops 模块 = 没转化