# 我把 Loop Engineering 做成了一个 Skill
**作者**: Easycompany
**日期**: 2026-07-15T06:33:45.000Z
**来源**: [https://x.com/Easycompany333/status/2077280441665835478](https://x.com/Easycompany333/status/2077280441665835478)
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设计初衷：近期看了很多有关Loop的教学视频，我主页都有，A\舍的也好，YouTube百万博主的好，光看不练不行，所以就做了一个版本已经试运行一周时间了。昨天突发奇想，有没有可能把这个Loop Engineering的架构做成一个skill呢？以后只要针对项目特定来创建对应的工程文件就行。
所以，我们把 Loop Engineering 的核心架构做成了一个开源 Skill：
https://github.com/lusouldepth-ai/Build-Loop--Engineering
Loop Engineering 可以简单理解为：让 AI 围绕一个持续目标，反复执行、验证、记录和改进，同时守住目标与权限边界。
## 我是怎么创建这个 Skill 的？
最开始，我们想解决一个很具体的问题：
很多人知道自己想让 Agent 持续工作，却不知道怎样手动搭建完整的 Loop Engineering 架构。
而且，每个人的 Loop 都不同。
有人想持续发现产品机会，有人想自动开发软件，有人想做内容研究，也有人想长期跟踪投资信号。直接提供一套固定模板，很容易把用户带进错误的架构。
所以我没有从 Agent 数量、模型、API 和调度器开始，而是先设计提问过程。
整个 Skill 最多进行 10 轮访谈，每轮只问 1—3 个真正会改变架构的问题。它会不断整理四类信息：
- 已确认的事实
- 根据回答做出的推断
- 当前采用的默认值
- 仍然没有解决的问题
访谈围绕三份契约展开。
一、目的契约负责确认为什么做、为谁做、怎样才算完成、哪些事情永远不能改变。
二、 运行契约负责定义一轮如何开始、执行、验证、停止和交接。
三、进化契约负责控制系统怎样学习：哪些参数可以自动调整，哪些变化只能生成提案，怎样测试、批准和回滚。
最初的草稿其实更复杂，里面一度包含 Schema、脚本、锁目录和各种模板。后来我们重新回看 Loop Engineering 的目的，把这些东西都砍掉了。
当前版本默认只生成四份核心文档：
- AGENTS.md：规则、权限、停止条件和防漂移检查
- SOUL.md：北极星目标、成功标准、非目标和不可变约束
- LOOP.md：每轮如何运行、验证和进化
- STATE.md：当前状态、有效审批和下一步允许动作
只有确实需要长期记忆、自动启动或运行审计时，才增加
- MEMORY.md
- AUTO_START.md
- Run 记录
有人会说，没有自动启动，叫什么Loop，没错！你先用起来，如果一切稳定，设置一个自动化就行。
## 它具备哪些特点？
我觉得这个 Skill 最有价值的地方有四个。
1. 先锁定目的，再讨论自动化
很多 Agent 项目一开始就在选模型、接 API、加工具。
> 这个 Skill 会先问：如果系统只能持续完成一件事，那件事到底是什么？每一轮必须留下什么可以检查的结果？哪些事情明确不做？
目标说不清楚，它就不会继续生成一套看似完整的架构。
2. 把防漂移写成可执行检查
“请保持专注”没有什么控制力。
> 这个 Skill 会要求每个任务关联一条具体目标或成功标准。每轮启动时重新读取目的、权限、状态和有效审批。新增任务可以进入队列，却不能自动扩大项目范围。
一旦任务无法解释自己服务于哪个目标，Loop 就应该停止、回到检查点或提交人工复审。
3. 允许系统进化，但限制它修改自己的权力
运行日志、客观指标和已经授权的状态，可以自动更新。
流程优化、新角色、新数据源和新经验，只能先成为候选提案。
北极星目标、成功标准、权限、审批门和禁止事项，必须由人决定。
自动改进还要经过一条完整路径：
反馈证据 → 变更差异 → 隔离验证 → 晋升决定 → 观察 → 保留或回滚。
这样做会稍微慢一点，但能够避免 Agent 用自己生成的结果证明自己已经进步。
4. 最终决定权回到用户手里
Skill 生成的全部工程文档，默认保持 DRAFT。
它会先用一个正常案例和一个失败或越界案例做桌面演练，然后提交复审包。用户需要逐份检查目标、权限、自动更新范围、停止条件和文档之间是否冲突。
只有用户明确批准对象、版本、内容哈希和允许范围，对应文档才能进入 APPROVED。
文档通过，也不会自动授权 API、调度器、运行代码、部署和外部操作。
## 什么人需要使用它？
如果你只想让 AI 完成一个临时任务，没有必要搭建 Loop Engineering。
它更适合下面这些人：
- 想用 Agent 持续开发产品的一人公司创始人
- 想建立长期研究、内容、销售或数据工作流的人
- 正在搭建多 Agent 系统，却担心任务越来越复杂的人
- 经常需要提醒 AI“你已经偏题了”的用户
- 希望系统能够自主优化，同时保留人工审批权的团队
- 不熟悉工程架构，但能够说清业务目标和实际问题的 AI 使用者
你不需要理解状态机、幂等性或编排器。你只需要回答真实业务问题：谁在使用？每轮交付什么？什么结果算完成？哪些风险不能接受？
## 如何用好它？
可以从一句很普通的话开始：
> 使用 Build Loop Engineering，帮我为一个持续发生的目标设计 Loop Engineering。
接下来，尽量提供具体答案。
不要只说“提高内容质量”，可以说“每周产出三篇经过事实核验、由我批准后才能发布的文章”。
当 Skill 生成四份核心文档以后，先做三件事：
1. 检查北极星目标有没有被写偏。
2. 找出 Agent 能够自动执行的动作，确认权限有没有开得太大。
3. 用一个正常任务和一个故意越界的任务进行桌面演练。
第一次使用时，不需要立刻接入调度器。先选一个每周都会重复、结果容易验证的小任务，手动运行一轮。
看它会不会正确停止，会不会留下证据，会不会把新发现偷偷变成新目标。
如果这一轮能够跑通，再进入代码、API 和自动调度阶段。
这个 Skill 已经开源：
Build Loop Engineering
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## 相关链接
- [Easycompany](https://x.com/Easycompany333)
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- [https://github.com/lusouldepth-ai/Build-Loop--Engineering](https://github.com/lusouldepth-ai/Build-Loop--Engineering)
- [Build Loop Engineering](https://github.com/lusouldepth-ai/Build-Loop--Engineering)
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- [2:33 PM · Jul 15, 2026](https://x.com/Easycompany333/status/2077280441665835478)
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