BUILDERS · 2026-06-08 · 今天最大共振：「别再 prompt，去设计 loops」——Steinberger 一句话点燃 1.4 万赞，连 Altman 都在玩递归循环的梗。

今天读这三行就够

今天最大共振：「别再 prompt，去设计 loops」——Steinberger 一句话点燃 1.4 万赞，连 Altman 都在玩递归循环的梗。

Boris Cherny 给出让 Opus 连续自主跑数小时的具体打法；官方 Claude Managed Agents 同期上线 dreaming 与多智能体编排。

Levie 主线延续：用例按价值分层（前沿模型 vs 便宜模型），行业情绪从「tokenmaxxing」转向「token 优化」。

大家在聊什么

别再 prompt，去设计 loops — ×4 人 · 🔥升温

当天最大共振——工作方式正从「逐条 prompt agent」转向「设计能自驱的循环/工作流」。一句口号点燃全场，官方与大厂同期把「让 agent 少被干预地连续干活」做成了产品能力。

Peter Steinberger (@steipete)：「每月提醒一次：你不该再去 prompt 编码 agent 了，你应该去设计那些 prompt 你的 agent 的循环。」——当天传播最广的一句话。

Boris Cherny (@bcherny)：多个基准显示 Opus 最适合长任务。让它自主跑数小时/数天的五个要点：开 auto 权限别让它停下问、用 dynamic workflows 让它编排成百上千个子任务……

Claude Managed Agents：官方上线 dreaming（复盘历史会话找规律、自我改进）研究预览，并向开发者开放 outcomes、多智能体编排与 webhooks——目标就是让 agent 以最小干预处理复杂任务。

Sam Altman (@sama)：「这里也许有个有意思的递归循环。」——顺着全网的 loops 讨论玩梗，侧面印证话题热度。

Token 经济与模型分层 — ×4 人 · 播客

用例会按价值分层：高端任务交给前沿模型，高频海量任务下沉到便宜模型。行业情绪也在转——从「tokenmaxxing / token 焦虑」转向「token 优化」，gateway 等基础设施在补齐损耗。

Aaron Levie (@levie)：未来一两年用例必然在模型家族间分层：前沿智能服务高端任务，便宜得多的模型承接能胜任的高频负载。

Aaron Levie：在 MAD Podcast 谈 tokenmaxxing、headless 崛起与「给工作防 AI 化」。核心张力：突破来得比客户落地还快，往往让上一套刚实施的架构当场过时，反而拖慢推广。

Nikunj Kothari (@nikunj)：几周内的情绪转变很猛：从 tokenmaxxing、token 焦虑 转向 tokenoptimizing。但他仍主张公司给员工充足 token 预算去探索前沿。

Guillermo Rauch (@rauchg)：Vercel AI Gateway 平均每月「找回」超 1 万亿 token——像 Stripe 用智能重试找回流失收入；零加价、零数据留存、带可观测性。

瓶颈是「人」，不是模型 — ×2 人

模型已经够强，真正的卡点转移到了人：怎么教会人用好工具、怎么做出有品味且可信赖的产品——这些 AI 还替不掉。

Garry Tan (@garrytan)：「教人怎么用 AI 工具，已经成了一个严重的瓶颈。」

Aaron Levie (@levie)：市场看错了「AI 吃掉企业软件」：AI 让写软件容易了一点，但做出有品味、差异化、高质量、安全的东西依然很难。

其他声音

Thibault Sottiaux：为 Codex 造了个「大按钮」：未来 100 天每天选 1 个用 Codex 做出惊艳/超有用工作的人，送一个月 10× 用量额度。

Madhu Guru：纠正误解：推进模型前沿需要的不是低技能的标注 grunt work，而是高经济价值任务的数据。

Aditya Agarwal：经历 Meta 与 Dropbox 两次 IPO 的体会：巨额财富放大的是人更深层的欲望，而非创造新欲望。

Zara Zhang：Frontend Slides skill 能自然爆发增长，是因为幻灯片天生具社交性——别人看到酷的 deck 会追问「怎么做的」，HTML deck 还显得更 AI-native。

Amjad Masad：Replit 的取舍是移除一切干扰，让你专注最重要的事——上市、把钱赚到。