软件先容

og视讯官网官方使用指南

第一步：导入文件

翻开软件
，，点击"?添加 og视讯官网官方"按钮
，，从电脑中选择《og视讯官网官方》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
，，og视讯官网官方

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