软件先容

亚星在线游戏使用指南

第一步：导入文件

翻开软件，，，，点击"?添加 亚星在线游戏"按钮，，，，从电脑中选择《亚星在线游戏》文件，，，，或直接将其拖拽至软件界面中
。。

第二步：设置剖析

软件会自动识别并剖析导入的文件，，，，您可凭证界面提醒选择所需的生涯路径或下载名堂
。。

第三步：最先下载

确认无误后，，，，点击"最先下载/处理"按钮
。。期待进度条读取完毕，，，，即可在设定的文件夹中审查下载好的正版文件
。。

Claude写完代码不直接交了：4个Skill自查一遍，，，，改好再找你，，，，亚星在线游戏

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