26d (edited) • 一般討論
Anthropic 工程師：你的目標不是寫一個好的提示詞，而是建立一個會自己寫提示詞的系統
今天我看了 X 上 @mikenevermiss 分享的一段影片，是 Anthropic 工程師親自拆解怎麼正確使用 Claude Code 的循環（loops）。他的核心觀點讓我重新想了一下自己對 AI 工具的使用方式。
他表示，多數人用 Claude 的方式從根本上就錯了。你的目標不應該是寫一個好的提示詞，而是建立一個會自己寫提示詞的系統。因為一次只寫一個提示詞，等於每次都在手動執行任務，而不是讓 AI 替你工作。
他拆開了四個具體的陷阱：
第一個是記憶檔案。很多人啟動一個循環，但沒有設定記憶檔案的機制，所以每次循環都從零開始。Agent 學不到上次的經驗，每次都在重複摸索。
第二個是子代理沒有拆開。他提到 95% 的開發者從未將子代理分離。最簡單的例子：寫程式碼的 Agent 和檢查程式碼的 Agent 應該分開。當 QA Agent 發現 bug，可以直接回饋給開發 Agent，他們協作的效果遠好過同一個 Agent 自己寫自己測。
第三個是停止條件。很多人沒有設定循環的終止條件，結果 Agent 在你睡覺的時候還在跑，API 費用持續增加。一個沒有停止條件的循環，對你的錢包就是一個無底洞。
第四個最根本：如果你用 Claude 超過一個月，還在每天手打每個任務，那你不是在用 AI 工具，只是在用手動模式。一天寫一個提示詞，是最慢的用法。
他這一段的重點不是教你怎麼寫更好的提示詞，而是告訴你怎麼把手動工作轉換成自動化系統。這四個陷阱的修正方法，本身就是一個很好的起步。
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