The End of Prompting: The Beginning of AI Loops
文章指出，单一提示词的时代正在结束，AI应用的未来在于构建可重复的“AI循环”。作者强调，不应仅将AI视为问答工具，而应设计包含上下文、执行、评估、反馈和自我迭代的自动化工作流。文章以写作和研究为例，提供了具体的循环设计提示词，倡导用英语作为编程语言来设计系统，使AI真正转变为具备自查能力的数字工作者，从而大幅提升工作效率和质量。
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上下文工程：取代提示词工程的Karpathy-Cherny方法
本文探讨了AI领域中从提示词工程向上下文工程的演进。引用Karpathy的Software 3.0理念，指出上下文窗口即新程序，通过写入、选择、压缩和隔离四大操作管理模型记忆以避免上下文腐化。结合Claude Code创建者Cherny的循环工程理念，说明通过构建包含技能、子代理和验证器的自动化循环，可实现高效上下文工程，将AI从简单工具升级为强大的操作系统。
Andrej Karpathy：从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的跃迁
文章探讨了 Andrej Karpathy 提出的软件工程范式转移，即从“直觉编程（Vibe Coding）”进化到“代理工程（Agentic Engineering）”。核心观点认为 AI 正从辅助工具演变为全新的计算范式（Software 3.0），编程本质变为对上下文和输入的组织。文章详细解析了锯齿状智能、可验证性等概念，指出未来人类工程师的核心价值在于品味、判断与理解，而非具体的代码实现。
Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering
本文详细记录了 Andrej Karpathy 在 2026 年 Sequoia Capital 访谈中的核心观点。Karpathy 指出 AI 编程已进入新阶段，从“凭感觉编程”进化到更严肃的“智能体工程”。他阐述了 Software 3.0 的实质是利用 LLM 作为新的信息处理解释器，通过上下文操作模型。文章还探讨了 AI 能力的不均匀性（锯齿状智能）、模型对特定应用的吞没效应，以及未来“神经计算机”的愿景。
