TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Работая в айтишечке

23 Jul, 10:55

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

☕️ Loop Engineering: что за новый термин

В последнее время все носятся с Loop Engineering как с писаной торбой. Особенно активно его стали обсуждать после фразы Бориса Черного, создателя Claude Code: он больше не пишет промпты — вместо этого пишет лупы, которые сами промптят Claude.

Попробовал разобраться что это и как работает. Вышло вот что.

Допустим, каждый понедельник вы собираете отчёт для команды. Нужно выгрузить цифры из нескольких систем, сравнить их с прошлой неделей, найти отклонения и написать короткие выводы.

Обычно работа выглядит так: попросили агента собрать отчёт, прочитали, заметили пропущенный раздел, попросили исправить, нашли странную цифру, снова отправили на доработку. Получается цикл, но управляет им человек.

А теперь соберём этот процесс в луп.

В понедельник в 9:00 расписание запускает агента. Он забирает данные и готовит черновик. Затем отдельная проверка смотрит, все ли разделы заполнены, сходятся ли цифры и есть ли ссылки на источники.

Если чего-то не хватает, агент получает не просто «попробуй ещё раз», а конкретную обратную связь: «нет данных по продажам» или «итог не совпадает с таблицей». После этого он исправляет отчёт и снова запускает проверку.

Всё сошлось — черновик уходит человеку на согласование. Три попытки не помогли — луп останавливается и тоже зовёт человека.

Вот, собственно, и весь Loop Engineering:

триггер → работа агента → проверка → исправление → новая проверка → готово или нужен человек.

Сам луп в коде может быть совсем небольшим. Внутри проекта это часто четыре артефакта:
— инструкция для агента,
— запускающий сценарий (в сценарии также задают лимит повторов и условия остановки),
— проверка результата и
— файл состояния с попытками и ошибками.

Здесь же становится понятна разница между скиллом и лупом. Скилл объясняет агенту, как собрать еженедельный отчёт. Луп решает, когда вызвать этот скилл, нужно ли повторить попытку и достаточно ли хорошо получился результат.

Для разработчиков идея знакомая: сначала задаём автоматическую проверку (тесты), а затем исправляем результат, пока она не пройдёт. Только теперь таким результатом может быть не только код, но и отчёт, презентация, разбор отзывов или проект ответа клиенту.

Какой бы луп собрать первым? Лучше на начинать с лупа «самостоятельно улучшай весь мой бизнес». Хороший первый кандидат гораздо проще, он должен удовлетворять критериям:
— задача регулярно повторяется;
— у неё есть понятный момент запуска;
— результат можно проверить по конкретным правилам;
— неудачную попытку легко отменить;
— перед важным действием можно поставить согласование человека.

Например, луп может разбирать записи встреч и искать потерянные задачи, проверять счета перед оплатой, собирать отзывы клиентов по темам или готовить пост вместе с фактчеком.

Итого, loop Engineering стоит понимать так: мы проектируем уже не один удачный запрос к агенту, а небольшой воспроизводимый процесс вокруг него. Агент может самостоятельно пройти несколько итераций, но цель, ограничения и финальное решение всё ещё остаются за человеком.

Как начать?
Если хочется попробовать Loop Engineering руками, можно начать с репозитория cobusgreyling/loop-engineering. Там есть готовые шаблоны лупов для Codex, Claude Code и других инструментов.

#ai #agents #thoughts

929 0 17 3 14
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot