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。。。。。 。
它是一个能力模？，，，，，，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
