تا الان بیشتر ما با AI این‌طوری کار می‌کردیم:
یه پرامپت می‌نوشتیم، خروجی می‌گرفتیم، بعد دوباره می‌گفتیم:
«نه، بهترش کن»
«دقیق‌ترش کن»
«دوباره بررسی کن»
«این قسمت رو اصلاح کن»
یعنی خودمون وسط چرخه بودیم.
اما Loop Engineering یه لایه جلوتره.
اینجا فقط از AI جواب نمی‌گیریم؛ براش یه چرخه کاری طراحی می‌کنیم.
لوپ یعنی چی؟
یعنی به AI بگی:
اول بررسی کن.
بعد خروجی بده.
بعد با معیار مشخص خودت چکش کن.
اگر خوب نبود اصلاحش کن.
اگر بعد از چند بار نشد، متوقف شو و بگو کجا گیر کردی.
اگر کار حساس بود، قبل از اجرا از آدم تأیید بگیر.
یعنی AI فقط جواب نمی‌ده؛ کار رو مرحله‌به‌مرحله دنبال می‌کنه.
فرقش با پرامپت معمولی چیه؟
پرامپت معمولی می‌گه:
«این کار رو انجام بده.»
اما لوپ می‌گه:
«این کار رو انجام بده، نتیجه رو بسنج، اگر لازم بود اصلاح کن، ولی با محدودیت، معیار و شرط توقف.»
همین فرق کوچیک، AI رو از یه چت‌بات جواب‌گو تبدیل می‌کنه به یه دستیار اجرایی قابل مدیریت.
اما لوپ همیشه خوب نیست!
اگر بد طراحی بشه، می‌تونه خیلی راحت پول و توکن بسوزونه.
ممکنه چند بار تلاش کنه و آخرش بگه:
«نشد.»
ممکنه چیزی رو بهینه کنه که اصلاً برای بیزینس مهم نیست.
ممکنه خودش خروجی خودش رو قضاوت کنه و اشتباهاتش رو نبینه.
پس لوپ خوب یعنی:
هدف روشن
معیار موفقیت مشخص
تعداد تلاش محدود
شرط توقف
گزارش قابل فهم
و تأیید انسانی برای کارهای حساس
فرق Loop با Skill توی Claude چیه؟
اسکیل یعنی Claude بدونه «روش درست انجام یک کار» چیه.
لوپ یعنی Claude همون کار رو انجام بده، نتیجه رو بسنجه، اگر لازم بود اصلاح کنه و در نقطه درست متوقف بشه.
پس Skill و Loop یکی نیستن؛ مکمل همن.
توی مقاله لینکدین کامل‌تر توضیح دادم Loop Engineering چیه، چه فرقی با Prompt و Skill داره، چه دام‌هایی داره و بیشتر به درد چه آدم‌ها و چه تیم‌هایی می‌خوره:
بعد از این پست، چندتا لوپ کاربردی هم می‌ذارم.
@Analyfy | آنالیفای، توسعه مبتنی بر داده
