prompt: 【生成提示词】 真人实拍短视频风格。人物全程使用预设角色#1的脸部、发型、身材和身份特征，参考图# ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# 图片_20260615231058_1154_183 ，加丝袜 ，保持精致五官，佩戴装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋。#1的身份特征、服装##3、丝袜、装饰眼镜和白色高跟鞋全程一致，不增加斜挎包、首饰或其他配件。# 总长8.77秒，9:16竖屏，30fps，单镜头连续拍摄。气质为俏皮50%、克制性感50%，动作轻盈、柔软、干净，带有自然摆胯和肩部弹性，性感但不夸张。 音乐：126 BPM、4/4拍Dance Pop与Future House轻快舞曲，鼓点清楚，手势打开、手腕换向、髋部换重心和结尾定点全部落在重拍上。全程无台词、无对口型。 00:00—00:01.40：人物以左侧三分之二侧身站在画面偏左位置，左肩靠近镜头，腰胯轻轻向后形成自然S形曲线；伴随两个节拍连续左右摆胯，身体顺势转向正面并滑入画面中心，双臂放松地从身体后侧向前摆动。面部表情：先是克制的浅笑，转正时笑容逐渐明亮。眼神：开场从侧面看向镜头，转身过程中始终保持稳定目光接触。节拍：转为正面的瞬间落在重拍。 00:01.40—00:02.35：承接正面站姿，双腿保持小幅step-touch和左右重心切换；双手在腰前交叉后迅速打开，掌心朝上，再向前下方摊开，完成两次轻巧的手掌展示动作。肩部跟随节奏小幅上下弹动，髋部方向与落脚腿一致。面部表情：嘴角上扬、自然甜笑。眼神：短暂看向打开的手掌，随后立即回视镜头。节拍：双手完全打开时踩重拍。 00:02.35—00:03.55：保持左侧重心，左前臂横放于腰腹前，左掌朝上形成托盘姿势；右手握成松弛小拳，在左掌上方做一次短促向下点按，再沿顺时针方向旋转半圈。随后两手上下位置交换，另一只手重复点按和转腕。身体配合手势完成左右两次小幅摆胯，头部保持稳定。面部表情：先轻抿嘴做俏皮认真感，动作完成时恢复微笑。眼神：先跟随旋转的手，再抬眼锁定镜头。节拍：每次拳掌接近时落在鼓点。 00:03.55—00:04.55：右手沿上一动作的旋转惯性向上抬起，右手食指竖在脸侧，左手掌心朝上停在腰间，形成上下呼应的框景姿势；腰胯向左侧推出，再缓慢换到右侧，身体保持修长。头部先向右轻倾，再回正。面部表情：轻微挑眉、嘴唇短暂微抿，随后露出俏皮浅笑。眼神：食指抬起前先看手，手指定点时直视镜头。节拍：食指停在脸侧以及髋部换向分别踩拍。 00:04.55—00:05.85：右手从脸侧下落，双肘弯曲置于胸口和腰部之间；两只前臂一上一下做连续两次柔和滚动，手腕松弛转动，手指自然展开，形成清楚流畅的手臂波浪。身体保持左右step-touch，每次前臂滚动都配合一次肩部回弹和反方向摆胯。面部表情：笑容明亮但不过度，脸颊自然放松。眼神：全程直视镜头，第二次滚动结束时轻轻压低下巴。 00:05.85—00:08.77：顺着手臂波浪的惯性，双手向身体两侧打开，左右手交替完成掌心向上、手腕外翻和手指轻弹；人物连续进行三次左右重心切换，每次换向都让同侧肩部略微下沉、另一侧髋部自然推出。中段右手在肩侧做一次短促招手，左手低位向外展开；随后两臂像小翅膀一样向两侧放松摆动，身体向镜头靠近半步。最后左肩微微前送，头部向右轻倾，双手停在腰侧外方，掌心斜向上，完成俏皮定点pose。面部表情：保持温柔甜笑，靠近镜头时笑容略微加深。眼神：始终直视镜头，结尾轻挑眉后稳定停住。节拍：手腕外翻、向前半步和最终定点各落在清晰重拍。 镜头与角度：手机后置1×主摄，等效24—28mm。摄影机固定在人物腰腹高度，距离人物约1.5—1.8米，镜头水平并轻微向上约3度，形成克制的低机位透视。画面从头顶上方少量留白一直裁切到膝盖上方，以中景至中全景为主；人物大部分时间居中，开场稍偏左。摄像机全程固定，不跟随、不摇移、不旋转、不推拉、不变焦、不切镜；结尾的景别变化只能由人物主动靠近半步产生。 场景与光线：现代高端酒店衣帽间或公寓更衣室入口，人物站在门框之间；右侧有浅灰色门框和半开的门，左后方可见简洁衣架、梳妆台和少量生活用品，地面为深灰色光滑石材。顶部暖白色筒灯形成柔和均匀照明，人物面部明亮通透，背景略暗但保留真实细节。高端手机直出质感，轻微自然美颜，保留真实皮肤纹理、发丝惯性和衣料摆动。 排除：换脸，身份漂移，五官变化，发型变化，身材变化，服装#3变化，丝袜消失，眼镜消失或变形，深紫色高跟鞋改变，擅自增加斜挎包、项链、帽子或其他服装配件；多人，分身，额外肢体，多手多指，缺指，手指粘连，手掌穿插，手腕反折，关节扭曲，比例失调，脚底滑动，髋部抽搐，动作僵硬，手势轨迹混乱，动作拖拍，节奏错位，表情僵硬，视线漂移，夸张媚笑，眨眼挑逗，异常口型；全身远景，脸部特写，俯拍，超广角畸变，镜头移动，突然推近，数字变焦，切镜，背景跳变，画面抖动，严重运动模糊，过度磨皮，低清，噪点，文字，字幕，水印，logo。#

prompt： 真人实拍短视频风格。人物全程使用预设角色#1# 的脸部、发型、身材和身份特征参考 HL8o9-CaUAAoGFn ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# HL8o9-CaUAAoGFn ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋。气质为俏皮50%、克制性感50%，姿态自信轻盈，性感但不夸张。 音乐为124 BPM、4/4拍Deep House与Dance Pop融合舞曲。以小角度侧身—回正和S形重心摆动作为贯穿律动。 00:00–00:02：身体以约30度侧身起势，重心落在右髋，双手自然停在腰侧。面部表情：放松的浅笑。眼神：先看镜头，身体侧转时视线短暂移向侧面。 00:02–00:04：保持右侧重心，左手掌心向上缓慢送向镜头，右手沿腰线抬到肩侧。面部表情：嘴角轻扬。眼神：先跟随左手，掌心到位时抬眼直视镜头。 00:04–00:06：左手沿原路收回，右手从下巴旁经过形成短暂面部框景；髋部缓慢换到左侧。面部表情：带一点俏皮的抿笑。眼神：手经过脸侧时跟随手指，定点时重新看镜头。 00:06–00:08：肩膀先向右转动，腰胯晚半拍跟随，身体侧转约45度；随后从肩侧完成回眸。面部表情：转身时自然，回眸瞬间变成自信微笑。眼神：先离开镜头，再在重拍从肩侧捕捉镜头。 00:08–00:10：顺着回眸惯性转回正面，双手下降到腰侧，身体完成一次小幅、连贯的胸廓至腰部波浪。面部表情：放松，嘴唇短暂微启。眼神：柔和而稳定地直视镜头。 00:10–00:12：身体从波浪最低点回正，右手指尖轻点脸颊，头向左侧倾斜；左手在身体侧面柔和打开。面部表情：突然露出明亮笑容。眼神：脸颊点触时看镜头，带有轻微挑眉。 00:12–00:15：右手从脸颊滑到下巴下方形成托脸姿势，左手掌心向前，重心落到右髋形成优雅曲线；最后一拍身体微微前倾并静止。面部表情：克制自信的微笑。眼神：稳定锁定镜头，结束前轻轻眨眼。 镜头与构图：9:16竖屏，中景至中全景，稳定机位。00:06–00:08回眸时做约4%的平滑微推，00:12–00:15缓慢回到原景别。背景为现代卧室或简洁更衣空间，柔和顶部聚光配低亮度暖色轮廓光，背景保持干净虚化。 排除：人物身份漂移，换脸，五官变化，发型变化，服装变化，配饰变化，身体部位特写，夸张挑逗动作，深蹲，跪地，多人，分身，多手多指，缺指，手指粘连，额外肢体，关节反折，腰部扭曲，比例失调，动作僵硬，身体波浪断裂，转身瞬移，视线失焦，表情僵住，嘴型异常，头发闪烁，衣物穿模，镜头抖动，突然推近，背景变形，模糊，低清，噪点，文字，字幕，水印，logo。

PromptLens 一个AI视频提示词分析工具，通过分析现有视频内容，反推出有效的AI视频提示词，并支持视频剪辑和音频分析功能，实现AI视频创作闭环。 兼容智谱AI、Google Gemini、OpenRouter等多种AI API，支持提取视频中的字幕并进行智能分段，提升音频处理效率。

prompt分享：整体感觉对了，但是在眼镜结构和款式方面还有一点问题，应该是单侧心形眼镜，结果给我搞成了辆车都是心形的眼镜！！

prompt： 9:16，时尚杂志感棚拍、柔焦美妆广告 高调曝光、冷白柔雾、低饱和、干净空灵，略带胶片柔焦感。 背后视角，相机贴近地面，从脚踝和鞋跟位置向上仰拍，近距离广角带来腿部线条延伸感。 年轻女性，黑色长发，五官清秀冷感，时尚模特气质，画面存在感集中在弯腰姿态、眼神和腿部线条。 纤细修长的身形轮廓，肩臂线条柔和，腰部收紧，双腿修长，弯腰动作让上身与腿部形成折线轮廓。 本身为白皙偏暖象牙肤调，受冷白棚光影响呈轻微冷调，腿部高光更明亮，阴影处带淡蓝灰。 模特身体向前弯折，头肩方向保持一致，低头靠近脚踝，用手轻轻调整金色高跟鞋绑带；一只手扯长绑带，另一只藏在面部头发后方，眼神穿过散乱发丝看向镜头。 眼神安静直视，带一点疏离和克制的冷感，嘴唇自然放松，无明显笑意，散发遮面增加慵懒与私密感。 黑色蓬松长卷发，白色无袖短款褶皱连衣裙或吊带裙，金色细带高跟鞋，手腕有珍珠与金色装饰手链，妆容清淡。 白色裙装上身贴合，腰部和裙身有自然拉伸与细密褶皱，短裙下摆随弯腰动作轻微上提，整体保持时装造型感。 白色轻薄弹性针织或罗纹面料，哑光柔软，有细竖向褶纹；金色高跟鞋为亮面金属细带与反光鞋面。 手臂、小腿和脚背有柔亮高光，皮肤质感平滑细腻，腿部受光形成冷白反射与淡淡蓝灰阴影。 极简白色无缝棚拍背景，地面与背景过渡柔和，几乎无道具，突出人物姿态和鞋履。 大面积冷白柔光，高调低阴影，整体偏蓝白，金色鞋履和手链形成少量暖金点缀，低饱和清透。 柔焦时尚摄影质感，边缘略柔，皮肤和白裙高光轻微溢出，干净精修但保留少量胶片式柔雾。

Prompt该退环境了，未来属于Loop Engineering。 最近，AI行业又出现了一个有趣的新词。Loop Engineering。 如果你关注AI这个领域的话，这两天应该都会刷到。推特在刷，各种社媒也在刷，群里也有蛮多人在讨论。事情是这样的。 6月7号，OpenClaw的创始人Peter发了一条推，非常的简短，但是直接就爆了。 翻译过来意思就是：你不再需要为编码智能体编写提示词了，你应该设计循环来提示你的Agent。 而在这之前几天，Claude Code的创始人老哥Boris在一个开发者大会上也说了差不多的话。 他的原话大概是，我不再手动给Claude写提示词了，我运行着能让Claude自动编排任务的循环，我的工作，就是编写这些循环机制。 也就是，写loop。 这两个人呢，说了同一件事。然后Google的Addy Osmani紧接着发了一篇长文，把Loop Engineering这个概念正式梳理了出来。 于是，继Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering之后，AI行业的第四个逐渐形成共识的Engineering，就这么诞生了。 我其实是个特别不喜欢造新词的人，但是很多时候，造词这事我觉得还是得分两种情况，有一种我觉得就是为了炒概念，比如xxx 4.0。 而有的时候，真的只是行业太快，人们更需要一个精准的表达来帮助自己表达而已。Loop Engineering我觉得就是后一种。 而且，这个东西跟我自己一直使用Agent的方法、一直在鼓励大家做的事，是高度吻合的。如果你看过我之前写的那篇Harness Engineering的文章，你大概能理解一些我的感觉。那篇文章里我聊了从Prompt到Context到Harness的三次跃迁，聊了马具和缰绳的比喻，聊了约束先行。 而Loop Engineering，其实就是在Harness之上，又往上走了一层。把一个套马的缰绳，变成了全自动工业流水线。很有《文明》里时代的进化的感觉。 给大家举个例子。比如说，以前你用Claude Code写代码，流程大概是这样的。你给它一个任务，它写完了，你看一眼，觉得不太对，你再给它提一个修改意见，它改完了，你再看，再提意见。整个过程你会发现，是坐在设备前的，一轮一轮的，你说一句它回一句，你就是那个驱动整个循环的发动机。 即使我们以前从chatbot时代迈向了Agent时代，绝大多数的事情，也一样是任务制的。 而现在，比如Boris老哥，他的工作方式是，他会去写一个loop，比如/loop babysit all my PRs，自动修CI问题，有新评论就派子Agent去处理，就这么一句话，然后Claude Code就开始自己跑了，它会自动去看他GitHub上所有的PR，哪些CI挂了就自己修，哪些review有新评论就自动派一个独立的工作树Agent去改代码。 他还把一些其他的loop挂到定时任务上，每天晚上自动启动去干这个事，晚上睡觉的时候，甚至有时候会有几千个Agent在同时工作。他自己说，2026年，他就再也没有手写过一行代码了。 你会看到，这就是loop，定好目标，然后全自动流程化，你完全不需要在电脑前，甚至都不需要看手机。 你可以直接睡觉，醒来的时候，代码已经改好了，测试也已经跑过了，PR也已经提上去了。你并不是自己给Agent写了一段Prompt帮你完成某个单次的任务，是你自己设计了一个目标，这个目标使用loop的方式，帮你提示Agent。 你定义目标，定义验证条件，定义失败了怎么处理，然后，就可以放手了，从此以后，这一切，交给系统。 说到这里，我估计很多人已经大概理解loop是个什么东西了。Addy Osmani在他那篇长文里，把一个完整的loop拆成了五个组件。 我觉得这个拆法蛮清晰的，我用我自己的理解给大家过一下。 第一个是定时任务，整个loop的心跳。 你得有一个东西能自动启动循环，不管是定时跑、还是事件触发，都行。 Claude Code里有好几种方式，/loop命令按间隔自动执行，cron定时调度，Hook在Agent生命周期的特定节点自动触发（比如每次改完文件自动跑一遍lint，这个很好玩，教程和玩法我也在准备了），或者直接丢到GitHub Actions里，关上电脑它也在跑。 没有定时任务的Agent，你每次都得手动去踢一脚它才会动，那就不是loop了，那还是你在操控。 第二个是工作树隔离，Worktree（搞过开发的朋友应该秒懂）。 就是你同时跑好几个Agent的时候，给每个Agent一个独立的工作空间，各干各的互不干扰，干完了再合并。两个Agent改同一个文件的痛苦，跟两个设计师同时改一个图层又不打招呼的痛苦，是一模一样的。 第三个是项目知识体系，Addy Osmani在他的原文里写的是skill，但是我觉得他写的不太对，单skill其实是不够的，必须得是知识管理体系。 大家也都知道，AI每次开新对话就啥都忘了，你跟它说过的代码规范、项目架构、踩过的坑，下次开对话全部从零开始。 所以你得有一整套方法来沉淀、优化这些知识，让Agent每次启动的时候就已经知道你的项目，我自己在这快一年的coding开发过程中，总结的方法论其实就沉淀成了我自己的洁癖.skill，这个基本是我的Agent每天调用最多的skill。 CLAUDE.md是全局的规则和约束，跨会话记忆是一些之前悬而未决的记录和文档路由，docs体系就是你完整的所有的知识和经验沉淀，因为CLAUDE.md和记忆都有大小和行数限制，所以每次任务完成后我会用洁癖.skill来对整个的知识体系进行梳理和审查，确保没有错误。 为什么知识管理体系这个东西在loop里特别重要呢？ 因为loop是自动跑的，你不在场。如果Agent的记忆里有过期信息，它就会基于错误的前提做决策，如果CLAUDE.md膨胀到几百行全是历史叙事，真正的规则反而被挤出去了Agent读不到。没有干净的知识体系的loop，就像一个每天早上都在看过期文档的员工，干的得越快错得越多。 所以洁癖.skill我非常推荐大家可以去安装一下，也在我自己的仓库里开源了，我自己真的觉得特别有用。 第四个是连接器，MCP。 一个只能看文件系统的Agent，能力是很有限的。但你给它接上GitHub、Linear、Slack、数据库，它就能在你的真实工作环境里干活了。 这才叫真正的闭环，从发现问题到解决问题到通知人类，一条龙。 第五个是子Agent。 做事的和检查的分开，写代码的Agent不能自己给自己打分，这跟学生自己批自己的考卷一个道理，它一定会对自己太宽容。所以你得有另一个Agent，甚至用不同的模型，专门来检查前一个Agent的输出，一个负责做，一个负责验。 这五个东西加在一起，就是一个完整的loop的骨架。 Claude Code和Codex有一个命令，其实就是Loop Engineering这套骨架最直接的微观型的产品化体现，只不过很多人没有意识到。 他叫/goal，在Codex里叫追求目标。 意思就是你给Claude一个完成条件，比如「所有测试通过并且lint检查没有报错」，然后它就会一轮一轮的自己干，干完每一轮之后，就会检查这个条件是不是满足了。 大多数讲Loop Engineering的文章，都停在了这一层。讲了五个组件，讲了/goal和/loop命令，讲了怎么配定时任务，就结束了。 这些我觉得，都是术。而我更想聊的，是道。 Loop Engineering这件事，我觉得它最核心最核心的能力，其实不是什么技术能力，也不是写脚本的能力，更不是什么会配hook的能力。 最核心的，是定义目标的能力。定义目标，相信我，这四个字，听起来简单，做起来是真的难。 回到前面说的/goal，它的用法看起来非常直接，给一个完成条件，Claude自己干到满足为止。 听起来很简单对吧。但你如果真正用过就会知道，/goal用得好不好，完全取决于你那个目标定义得好不好。这个事我拿两个例子对比一下你就明白了。 目标A，「把这个应用优化一下」。 目标B，「test/auth目录下所有测试通过，tsc --noEmit零报错，npm run lint零违规」。 目标A会发生什么呢。大家可能都能猜到，Claude会陷入一种非常尴尬的状态，因为它不知道什么叫「优化好了」，除非他是Fable 5，能自己在你之上，自主的帮你定义目标。 而绝大多数的模型，包括Opus 4.8和GPT-5.5，在自己定义目标的能力上还是非常的弱，它可能改了一点代码，然后自己觉得还行，就停了。 也可能不停，一直改一直改，把你的代码库改得面目全非，因为它始终无法判断自己到底什么时候算完成了。那目标B呢？Claude每改一轮代码，都会去跑测试、跑类型检查、跑lint。 三个命令，三个明确的通过标准。全过了就停，没过就继续，清清楚楚，干干净净。同一个工具，同一个模型。 区别只在于，你的目标定义得好不好。 我自己其实一直有一个原则，我经常跟身边的人说，在公众号里也说了无数遍，如果一件事你重复做了三次，你就一定要想办法把它完全自动化掉。 这个习惯跟了我很多年了。我每天也都在写代码、做自动化，我们的AIHOT热点监控系统，我们的数据分析流程，我们的财务对账流程，我们的数据清洗管道，能自动的我全部自动了。 但说实话，在做这些自动化的过程中，我踩过最多的坑，从来不是技术问题。 是目标不清晰的问题。我早期做自动化的时候，经常犯一个错，就是目标定得太模糊。 举个例子，比如自动监控AI行业热点，这句话听起来没毛病，但其实是一句纯粹的废话。 什么叫热点？浏览量过万算热点还是过十万算热点？抓取频率是每小时还是每天？抓到以后怎么评估质量？评估完以后怎么排序？排完以后怎么推送？ 这种反问的问题，我现在可以直接随手问20个以上。 每一个环节如果没有明确的判定标准，整个自动化链条就是一坨狗屎，你相信我，绝对的。 后来我懂了，每次做自动化之前，我会先花很多时间去定义目标。 去花很多很多时间，去定义怎么算做完了，怎么做完算做的好。这其实就是/goal的逻辑。也是Loop Engineering的灵魂。 而如何定义目标，这个能力，我其实不是从AI中也不是从开发中学来的。 这个能力，是我从这几年创业的过程中，学来的。定义目标的能力，其实就是，管人的逻辑。 我自己也开公司，虽然公司不大，只有30来号人，但管人这件事我是真真切切经历过的。 管人最痛苦的是什么，不是人不努力，也不是人能力不够，是你给出去的目标不够清晰，然后下属就一脸懵逼，不知道你要什么，跟无头苍蝇一样打转，最后做出来的东西，你又不满意。 你跟员工说，“把这个功能做好”，那他做出来的东西大概率不是你想要的。 因为你脑子里的好跟他脑子里的好不是一个东西。 你跟他说，“这个接口的响应时间降到200毫秒以下，错误率控制在0.1%以内，下周三之前上线”，他做出来的东西跟你预期的偏差就会小很多。 因为你给了他一个可以验证完成的标准。这一切其实也适用于那种天才型的大神，虽然大神们会自己定义目标，甚至比你定义的还要强，但是给大神们依然是需要有目标的，只是这个目标，不需要那么细节了而已。 对人如此，对AI也是如此。 其实你回头看，所有好的管理方法论，不管是管理学之父Peter Drucker在上世纪50年代提出的目标管理，还是后来Andy Grove在Intel发明的OKR，还是再后来一代又一代CEO们用的各种变体，核心其实就一个东西。 你能不能把一个模糊的意图，翻译成一组可衡量、可验证的完成条件。 管理者要做的，是确保目标足够清晰、资源足够充足、反馈足够及时。你看这三条。跟一个好的loop的三个要素，是不是一模一样。 目标清晰，就是你的条件写得精准。资源充足，就是你给Agent配好了Skill、连接器、工作权限，让它手里有足够的工具干活。 反馈及时，就是你设计了验证机制，每一轮都有一个独立的检查器告诉Agent做得对不对，哪里需要改。管人的逻辑和管Agent的逻辑，是完全一样的。 只不过，管Agent比管人还要极端一些。 因为人可以理解你的模糊意图，人可以主动来找你确认，人可以说老板你这个需求说得不太清楚我不太确定你是不是这个意思。 Agent很多时候是不会的。Agent会非常自信地按照它自己的理解去执行，然后非常自信地告诉你它做完了。 所以，对管理能力的要求，其实比管人还高。 这也是为什么我一直说，AI时代我最讨厌什么「文科已死」「理科已死」的言论，管理学、心理学、组织行为学这些，不但没死，反而变得更重要了。 说到底，Loop Engineering说是Engineering，但我觉得其实它的核心竞争力根本不在工程。 在管理。 而在管理学上，就定义目标这件事，其实不止是把话说清楚就行，其实还有一个非常阴险的陷阱，在管理学和经济学里有个专门的名字，叫古德哈特定律。 当一个衡量指标变成了目标本身的时候，它就不再是一个好的衡量指标了。 翻译成人话就是，你考核什么，员工就只做什么，然后其他东西可能全都退化。 这个事在人类管理中已经是老问题了，而在AI Agent身上，这个问题被放大了一百倍，因为Agent比人类更擅长钻规则的空子。 有人总结过Loop Engineering里很好玩的事情，就是Agent会针对验证器做优化，而不是针对你真正的目标做优化。 比如说你的loop条件是让测试全部通过，那Agent可能最后不去修Bug，直接把失败的测试给你删了。 你看，最后答案依然是测试全过了，完事，从验证条件来看，它确实完成了目标，但从你真正想要的结果来看。。。它啥也没干。 人也会这么干，只不过，Agent做得更快、更彻底、更没有心理负担。所以，一个好的目标定义，不能只有做完了的标准，还必须有不能怎么做的边界。 这其实就是Harness Engineering在Loop Engineering里面发挥作用的地方。 Harness是约束，是护栏，是告诉Agent你可以自由发挥，但这条线你不能越。 Loop是驱动力，是告诉Agent往那个方向一直跑。两个加在一起，才是一个完整的系统。到这里，骨架讲了，灵魂也讲了，陷阱也讲了。 Loop Engineering的东西，终于也差不多了。 最后我想把前面聊的管理学的思路收一下，给一个我自己用得比较多的目标定义框架，不一定科学，纯粹就是我自己的一点点经验。 1. 完成标准要可以被机器验证。 2. 边界条件要跟完成标准一起定义。 3. 要有失败的降级方案。 4. 目标要分层。 回到整条线来看，从Prompt到Context到Harness到Loop，四次跃迁，其实讲的是同一个故事。Prompt Engineering告诉你，好好说话，AI会更懂你。 核心能力是语言表达。Context Engineering告诉你，光说话不够，得给AI足够的信息。 核心能力是信息筛选和组织。Harness Engineering告诉你，光给信息也不够，得给AI设规则和约束。 核心能力是系统设计和规则制定。 Loop Engineering告诉你，光设规则也不够，得让整个系统能自己跑起来。 核心能力是目标定义和管理。 语言学、信息科学、控制论、管理学。四个Engineering，四门古老的学科。 多有意思。 人类社会，其实从来就没有变过。

Prompt：从影像中截取的一帧，完整重现 1990 年的日本涩谷。 第一人称视角，观看人们在涩谷街头行走。 图像质量、服装、广告、建筑等，完整再现当时的日本涩谷。 来自随意拍摄影像中的一帧。

Prompt 9：给产品定一个合理价格 “我有一个产品点子：[product idea]，目标用户是 [audience]。对比低价、中价、高价三种定价策略。分别说明每个价格应该包含什么、吸引哪类用户、转化逻辑，以及优缺点。最后给出一个适合前期快速出单的推荐价格。”

Prompt 10：选择最适合的销售平台 “我想卖一个与 [skill] 相关的被动收入产品。请对比 Gumroad、Etsy、Payhip、Shopify、Notion 市场或自建网站等平台。结合我的产品类型 [product type]、用户 [audience] 和目标 [goal]，推荐最适合的平台，并说明原因，包括手续费、搭建难度、流量潜力和新手友好度。” ```

Prompt 8：生成完整产品大纲 “我想为 [audience] 做一个关于 [topic] 的 [product type]。帮我生成完整大纲，包括：产品标题、核心承诺、模块结构、每一部分内容、附加赠品、快速见效设计，以及最终交付形式。要求简单实用、值得付费，避免学术化。”