Loop engineering 就是 Less structure, more intelligence 换个说法

loop engineering，24年4月我也提出过这种Agent harness与k8s的类似之处。

context，feedback loop，verify，eval，诸如此类，应该说抽象的都是共通的

准备写一篇《AI时代，需求工程将替代软件工程》

一些工作方式会像以前一样形成固定模式么。以前架构，框架，prd，这些确定了，一些程序员只需要“搬砖”，进而面向stackoverflow，github，Google编程就可以了。 现在模型，harness，ai工作流，这些确定了，一些程序员只需要写spec，而写spec面向什么编程就可以了？

软件，和小说，和剧本，和视频脚本，已经没什么不同。一切皆业务，一切皆语言，一切皆小说

一个ai工程师，做完一个系统，就应该成为这个系统领域的即使不是业务专家，也应该说业务掌握者

Ai工程师的价值，应该是70%在业务上

Agents特区，正武的工作流

一个暴论： 结果不是通过大量token + 人的少量时间拿到的，即使拿到结果，也是错的。

token---＞结果

大量token + 少量时间，拿到的结果远远好于，少量token + 更多人的时间拿到的结果

人要制作燃烧大量token获取结果的装置

结果和目标是固定的

人要花的少量时间，是与AI一起设计，燃烧token的装置

日抛型软件

日抛指的是心理，不要有负担，直接做。到不是指时间。

如图，几个提示词加几分钟做出来的，现在还在用

可以叫它“日抛型”项目管理SaaS软件。

harness engineer 翻译成牵引工程怎么样？引领大模型走向期望的路

大模型生成软件，AI编程选型