新智元报道
写代码这件事，，，AI已经替你干了。。。 ？？？？？？裳槭照饧事，，，还压在你身上。。。。
一段代码究竟写没写对，，，AI不认真，，，最后还得你自己一行行看已往：这道坎，，，卡住了许多人。。。。
最近，，，Anthropic把AI验收也做进了循环。。。。
他们让Claude写完代码之后，，，不直接交差，，，而是自己接着跑四道检查：
/code-review先揪bug，，，/simplify把冗余的实现整理清洁，，，/verify做一遍端到端验证，，，若是这次动了界面，，，再用/design对着DESIGN.md核一遍视觉。。。。
四道跑完，，，才算交付。。。。
7月22日，，，Claude Code团队果真了这套内部的「验证循环」。。。。
换句话说，，，Claude写完代码，，，会自己先找错，，，改到没问题再回来找你。。。。
这意味着AI最先从「会写代码」，，，进化到「会检查自己写的代码」。。。。
智能体干活的闭环
多了一个验证
Anthropic给这套工具起了个名字，，，叫验证循环（verification loop）。。。。
官方的界说很简朴，，，它是一个Claude检查并实验修复自己事情的迭代历程。。。。
它改动的，，，是智能体干活的闭环。。。。
以前是「网络上下文→执行行动→人工检查」，，，最后那一步卡在人身上：AI把活儿交出来，，，你得自己一行行看。。。。
现在这条线，，，被拉长成了「网络上下文→执行行动→自动验证→修复→再验证」，，，检查和修复，，，被塞回了循环内里。。。。
Anthropic官方的智能体循环示意图：提醒进来后，，，Claude网络上下文、执行行动、验证效果，，，验证不过就打回重跑，，，通过才返回。。。。
有些检查Claude原来就会做。。。。代码库里那些确定性的信号，，，好比type checker、linter、跑测试、运行时报错，，，它读得懂，，，也会随手改掉。。。。
真正贫困的是另一类：界面改得对差池、用户流程顺不顺、这次改动有没有埋下看不见的坑……
这些已往只能靠人盯着，，，同样的检查做上几十上百次。。。。
Anthropic的解法，，，是把你每次都要手动做一遍的那些检查，，，一条条写下来，，，封装成Skill，，，交给Claude在每次使命里自动执行。。。。
已往几十年，，，软件工程所有的流程：写需求、做妄想、层层评审、开不完的会，，，实质上都是由于：写代码太慢，，，工程师的时间太值钱。。。。
可当AI把写代码这一环变快、变自制，，，这个条件就不复保存了。。。。
Claude Code团队自己的判断是：瓶颈没有消逝，，，它只是转移了：从「写代码」转移到了验证、代码评审、清静这些环节。。。。
代码天生得太快，，，新的问题酿成了这些代码究竟对差池，，，谁来维护，，，人还跟不跟得上审代码的节奏。。。。
面临这个新瓶颈，，，Claude Code团队先在自己身上做了实验。。。。
Claude Code团队
天天在用的4个自查Skill
Claude Code团队内部，，，天天都在用这四个自查的Skill。。。。
/code-review，，，专审代码改动，，，把潜在的bug揪出来，，，顺带给一份review意见。。。。
这即是给自己配了个不知疲倦的审稿人。。。。
/simplify，，，整理这次改动的diff，，，把绕来绕去的重大实现删掉，，，让结构变简朴。。。。
它不给你加功效，，，而是清掉冗余、简化实现，，，把日后的维护本钱向下压。。。。
这一点很主要，，，也最见功力。。。。大都人写代码都是往上堆，，，能自动做减法的工具，，，尤为难堪。。。。
/verify，，，做端到端验证，，，真刀真枪跑一遍，，，确认功效是真的完成了，，，而非「看起来完成了」。。。。
/design，，，只在动了UI时上场。。。。它对着客栈里的DESIGN.md，，，逐条核对你的视觉实现有没有跑偏。。。。
这4个Skill不是凭空长出来的。。。。
它们的底层，，，Claude Code已铺了一层现成的验证支持：
内置的/verify能把应用跑起来视察转变，，，你在CLAUDE.md里写清晰构建和测试下令，，，它就照着执行；；；尚有专门在PR上做多智能体审查的Code Review、能在每次提交时自动开火的GitHub Actions。。。。
团队那4个Skill，，，即是在这层通用地基上，，，又加了一道自己的工序。。。。
怎么写一个自己的验证Skill ？？？？？？
Anthropic给的步伐也很简朴：
把你每次都要手动做的那一步，，，用明确话写下来，，，就当你在给一个第一天入职的新同事交接注重事项。。。。
要是你连这步检查该怎么形貌都卡壳，，，可以先让Claude给一版通用最佳实践，，，再在上面改。。。。
你的版本或许率会在某几个点上跟通用做法纷歧样，，，而那几处纷歧样，，，恰恰就是最该被记下来的工具。。。。
检查也纷歧定非得是「感受对差池」这种模糊判断。。。。
举个例子：任何删掉数据库字段、却没配套数据迁徙方法的改动，，，一律打回。。。。这是一条通用linter永远抓不到、却是你项目专属的「土规则」。。。。
通常你一直靠手动死盯才守得住的红线，，，都值得写成一个循环。。。。
写完怎么办 ？？？？？？
丢给skill-creator让它反过来采访你几句，，，或者爽性自己往.claude/skills/里扔一个Markdown文件。。。。
最简朴的验证Skill，，，就是几行说明加一段正文。。。。然后在一个新使命上调一次，，，确认这步检查真的随着跑了，，，差池再改。。。。
遇到那些你改不动的Skill，，，好比内置的、插件托管的，，，也有应对步伐：写一个外壳Skill，，，让它先调原来的，，，再调你的验证。。。。绕一下，，，照样把检查嵌进去。。。。
验证不是一刀切
检查封装成Skill之后，，，下一个问题是：这玩意儿什么时间触发 ？？？？？？
Anthropic给了4档自动化水平，，，从松到紧。。。。
Standalone：你自己想起来，，，手动调一下。。。。
Embedded：嵌进某个使命流程，，，随着一起跑。。。。
Chained：好几个验证Skill串成一条链，，，一个接一个自动跑完。。。。
On every PR：最狠的一档，，，每次提交接码都自动过一遍。。。。
官方管中心这层跃迁，，，叫「从习惯到左券」。。。。
原来是「我每次都记得在/simplify后面补跑一次/verify」的个人习惯，，，串成链之后，，，就酿成「/simplify跑完，，，自动就调/verify」的牢靠左券。。。。
整条链自己把开发循环走完，，，只在需要你拍板时才回来找你。。。。
链条拉得越长，，，可靠性越高，，，但官方特意嘱咐了一句：链式验证会实打实地烧token。。。。
以是别一上来就把所有检查都设成PR gate、每次提交必卡，，，准确姿势是先看它稳不稳，，，再一步步往上加。。。。
4个Skill背后
AI编程正在换赛道
4个Skill背后，，，AI编程的竞争，，，正在从天生转向验证。。。。
Claude Code之父，，，也给过统一个判断。。。。
今年6月9日，，，他发推说：在强盛模子能长时间自主运行的时代，，，自我验证是让模子跑得更久、效果更贴近你预期的要害：你不必守在一旁频仍盯着Claude，，，就能把更多活儿交出去。。。。
说白了，，，验证做得越扎实，，，智能体才敢铺开了跑；；；跑得越久，，，人越省心。。。。
已往我们靠提醒词，，，可它也有个天花板：只解决这一次的使命，，，下次还得重新再来。。。。
这里先纠正一个常见的误解：Skill不是一段Markdown提醒词。。。。
它是一个能力 ？？？？？？，，，内里装着指令、文件结构、剧本、工具挪用、设置和一整套事情流程，，，是把团队的检查方法、设计规范、踩过的坑，，，沉淀成一个随叫随到的包，，，Claude需要时自己去翻。。。。
更要害的是，，，Skill正在从Claude Code的一个特征，，，酿成跨厂商的开放标准。。。。
据业界的梳理，，，GitHub Copilot、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI都已经接纳统一套名堂。。。。
这意味着，，，你为团队沉淀的那些Skill，，，不会被锁死在某一家工具上，，，它会把团队的履历、规范、检查流程沉淀下来，，，酿成一块能重复挪用的能力。。。。
这也引出这样一个扎心的现实：统一个Claude，，，差别团队用出来的效率，，，可能差出好几倍，，，造成这个差别不在模子，，，而在于事情流：
你有没有把检查写成Skill，，，有没有搭起验证循环，，，有没有让智能体自己把反馈闭环跑通。。。。
说究竟，，，智能体的能力，，，就是一道加法题：模子，，，加工具，，，加验证机制，，，加事情流程。。。。
模子这一项，，，各家越来越靠近。。。。真正拉开距离的是后面那三项，，，它们全掌握在用户手里。。。。
虽然，，，这篇博客所展示的，，，是AI辅助开发的流程优化，，，而非「AI已经能自力写软件」。。。。它仍离不开工程师，，，也没法脱离人去做生产级交付。。。。
因此，，，它不是智能体要来抢人类工程师的饭碗，，，但偏向已经很清晰了。。。。
已往，，，我们一直在教AI怎么写代码，，，现在要最先教它验证自己写得对差池。。。。
关于一个天天要用AI写代码的人来说，，，比及「下班前还到手动复查一遍」这件事终于能放心交给AI的那天，，，它才算真正最先替你扛活了。。。。
参考资料：
https://claude.com/blog/building-verification-loops-in-claude-code-with-skills
https://claude.com/blog/getting-started-with-loops?utm_source=chatgpt.com
编辑：元宇
