@huxlab：Anthropic 工程师说：我们现在内部几乎不再写提示词了；我们写的是循环。她在台上花了半小时……

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摘要

Anthropic 工程师表示，工作方式正在从编写提示词转向构建可自我提示的 Agent 循环。Claude Agent 使用一个自我管理的 memory/ 目录，白天写入、夜间验证并重新整理，据称首次出错率降低了 97%，验收速度提升了 30%。

Anthropic 的工程师说：我们现在内部几乎不再写提示词了；我们写的是循环。 她在台上花了半个小时，演示 Claude 团队如何构建能够自我提示的循环。 如果这门课卖 400 美元，很可能会登上今年的 Agent 课程排行榜榜首。但它是免费的。 真正拉大代沟的，不是谁的提示词写得更好——而是 Agent 的系统架构已经被彻底重构： 1. 记忆已经从单个 CLAUDE.md 文件，演变成一个 Agent 自己读写的 memory/ 目录。 2. 留在对话中的记忆会腐烂：注意力被分散，模式被埋没，而旧笔记还会被信心十足地错误引用。 3. 白天，每个 Agent 把进度写入团队记忆。 4. 夜里，再跑一轮"做梦"：验证、整理、补全。第二天开始工作时的那个 Agent，自动比昨天更聪明一点。 数据结果同样清晰得惊人：首次出错率降低了 97%，验收速度提升了 30%。人们重新回到审视产品本身，不再纠结于提示词。 提示词是一次性的，而循环可以持续执行。 差距不在于你会不会提问。 而在于你的 Agent 睡了一夜之后，是否还记得昨天学到的东西。
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缓存时间: 2026/10/03 21:04

Anthropic 的工程师说：我们现在内部几乎不写 prompt 了；我们写的是循环。

她在台上花了半小时演示 Claude 团队是如何创建可以自我提示的循环的。

如果这门课卖 400 美元，大概会登上今年 Agent 课程排行榜的榜首。但它是免费的。

真正拉开代际差距的，不在于谁的 prompt 写得更好——而在于 Agent 的系统架构被彻底重构了：

  1. 记忆从单个 CLAUDE.md 文件演变成了一个 memory/ 目录，由 Agent 自己读写。

  2. 留在对话里的记忆会腐坏：注意力被碎片化，模式被埋没，旧笔记会不断被自信地误用。

  3. 白天，每个 Agent 把进度写入团队记忆。

  4. 夜间，再跑一轮“做梦“：验证、整理、补全。第二天开始工作的那个 Agent，自动比昨天更聪明一点。

数据结果同样清晰得惊人：首次错误率下降了 97%，验收速度提升了 30%。人们重新开始审视产品本身，不再死盯着 prompt 了。

Prompt 是一次性的，而循环可以持续不断地执行。

差距不在于你会不会提问。

而在于你的 Agent 睡了一夜之后，是否还记得昨天学到的东西。

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