别再狂发 Prompt 了！Claude 官方刚公布的这个「闭环技巧」，省了我一半打字时间

别再狂发Prompt了！Claude官方验证循环技巧封面

我跟 AI 打交道这么久，一直有一个毛病。

每次让 Claude 帮我写代码，我就在旁边死盯着屏幕。

它写一行，我看一行。

不对，纠错，再发。再不对，再纠错，再发。

……

一个任务下来，光是来回对话，我打了 30 条 Prompt，手腕都酸了。

你是不是也这样？

上周 Anthropic 官方出了一篇博客，标题直接叫：

《在 Claude Code 中用技能构建验证循环》

The Shorthand Guide to Everything Agentic Security

我看完，人麻了。

我这辈子跟 AI 的所有低效，全在这一篇里。

先说问题出在哪里

你有没有发现，普通人用 AI 的逻辑，是这样的：

用户说话 → AI 干活 → 用户检查 → 发现不对 → 用户再说话 → AI 再干活 → 用户再检查……

这是打乒乓球。

你永远是那个挥拍的人，AI 永远在等你发球。

你不说话，它就死在那里不动。

这哪里是在"用 AI"，你不过是在用一个比 Google 更聪明的搜索框而已。

但高手是怎么用的？

高手让 AI 自己打起来，自己跑，自己检查，自己纠错，打到满足条件为止。

你只负责最后验收。

这就是"验证循环"（Verification Loop）的核心。

•••

什么是验证循环？（原理讲透）

Claude官方博客：构建验证循环截图

Claude Code 的官方文档里把这个循环叫做：

Gather → Act → Verify（搜集 → 执行 → 验证）

翻译成人话，就三步：

1. 搜集Claude 先读你的文件、项目结构、需求文档，把任务完全弄清楚。
2. 执行它写代码、修改文件、跑命令。
3. 验证它主动去跑测试、看报错信息、对照你定义的"完成标准"检查自己干完没有。

不合格？自己重来，直到合格为止。

重点就在第三步：验证。

普通人用 AI，第三步是你做的。

会用的人，第三步让 AI 自己做。

这一个环节的差距，就是你每天少打 20 条 Prompt 的秘密。

手把手：怎么真正建起这个闭环？

方法一：给 AI 一个"可以量化的完成标准"

这是最快见效的一步，不需要任何技术门槛。

错误示范（模糊指令）：

帮我修一下这个 bug

AI 改完说"好了"，你去看，发现根本没改对。它说"好了"是因为它"以为"好了，不是因为它验证过了。

正确示范（带完成标准的指令）：

帮我修这个按钮 bug，直到满足以下条件为止： 1. 运行 npm test 所有测试通过，无 FAIL 2. 浏览器打开页面，点击按钮无报错 3. 控制台不输出任何 error 或 warning

现在 Claude 有了"验证标准"，它会主动跑命令、看结果、判断是否完成。

不合格，它自己改，自己跑，不需要你来告诉它。

核心心法

你给 AI 的每个任务，都要附带一个可执行的验收条件（跑命令、看测试、看输出），而不是"感觉上对了"。可量化的标准，才能让 AI 自己验证自己。

方法二：把你的"手动检查动作"变成一个 Skill（技能）

这是 Anthropic 博客里最核心的干货。

什么叫 Skill？

就是一段可以反复复用的自动化脚本，让 Claude 能在任何时候调用，把"你本来要手动做的检查"自动化。

举个具体例子。

假设你每次写完代码，都要手动去浏览器里刷新看一眼有没有报错。

这就是一个"手动检查动作"。

现在，你可以把它变成一个 Skill：

第一步：在项目根目录建一个文件 .claude/skills/verify-ui.md，写上：

# verify-ui  运行以下命令来验证 UI 是否正常： 1. 执行 `npm run build`，确保编译通过 2. 执行 `npx playwright test --headed`，确保 E2E 测试全部通过 3. 如有 FAIL，输出报错信息并在代码里修复，然后重跑，直到全绿

第二步：以后你只需要告诉 Claude：

帮我优化这段代码，完成后调用 /verify-ui 验证

Claude 会在完成任务后，自动跑你定义好的验证步骤，自己检查，自己修复，自己确认。

你再也不需要盯着它了。

你可以给很多动作写 Skill

比如：代码规范检查（ESLint）、安全扫描、性能指标检测……任何你平时要手动做的检查，都可以包装成 Skill，让 Claude 自动调用。

方法三：用 GitHub Actions 让闭环跑在云上

这是进阶用法，但真的很香。

如果你有一个项目在 GitHub 上，可以直接在 CI/CD 里配置 Claude 的验证循环：

# .github/workflows/verify.yml name: AI Verification Loop on: [push] jobs:   verify:     runs-on: ubuntu-latest     steps:       - uses: actions/checkout@v3       - name: Run Tests         run: npm test       - name: Notify Claude if Failed         if: failure()         run: |           # 这里接入 Claude API，把失败日志喂给它           # Claude 会自动分析原因并提出修复方案           echo "测试失败，触发 Claude 分析"

代码一推送，GitHub 自动跑测试，失败了自动通知 Claude 分析，Claude 给出修复建议，你审核合并。

你睡一觉，CI 替你盯了一整晚。

这就是 Anthropic 说的"把你的人工检查，变成机器的自动检查"。

用了这套逻辑之后，我的工作流变了什么？

我以前做一个功能：

发 Prompt → Claude 生成代码 → 我去复制代码 → 我去运行 → 发现报错 → 把报错贴回 Claude → 重新生成 → 重复 N 次

现在的工作流：

说清楚任务 + 给完成标准 → Claude 自己写 → 自己运行 → 自己看结果 → 自己改 → 直到满足标准 → 交给我验收

中间那些"发现报错 → 贴回来 → 重新生成"的循环，全消失了。

因为 AI 现在自己负责那个闭环。

我只负责最后那一步：看一眼，觉得行，打勾。

这不是玄学，这是 Anthropic 官方推荐的工作方式。

他们把这个叫做："坐在循环之上，而不是困在循环之中"。

What can I say，高手和普通人之间，就差这一句话。

写在最后

说实话。

我刚开始用 Claude 的时候，也是那个不停狂发 Prompt 的人。

一条条发，一条条等，改来改去，手腕都废了。

后来发现，问题不在 AI，在我自己没有给 AI "验证自己的能力"。

就像招来一个实习生，你让他做事，他做完了，你得告诉他"对不对"，他才知道要不要重来。

但如果你一开始就告诉他：

"做完了跑这个测试，全绿了再来找我。"

他就能自己循环，直到交出合格的成果。

这才是真正高效用 AI 的方式。

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