Weekly Edition / June 26 2026
從 Prompt，到 Loop。
Howard 用一個新名詞替過去四年的 AI 工程分期：prompt、context、harness，然後是 loop——一個會自我驅動、反覆執行的迴圈。
2022 到 2024 年大家在學怎麼下 prompt；接著工具開始替你包裝 prompt，那叫 context engineering；再來是我們現在用的 Codex、Claude Code 這一類工具，靠程式化或非程式化的引導讓智慧體把任務做得更好，那是 harness engineering。而現在被談論的 loop engineering，講的是設計一個 agent 可以自我驅動、反覆執行的迴圈。Howard 保留了一點懷疑：講這些話的人 token 是無限的。但方向沒有懸念，這是軟體工程的未來。
「不要再去 prompt 你的 coding agent。你要去設定那個 loop，讓它一直去解決你的問題。」
AING WEEKLY · JUN 26 · TREND WATCHCodex 這週的競爭力不錯：它開放你更換底層模型，不一定要用 OpenAI 的；桌面 App 開始支援螢幕錄影，錄下你的操作，AI 解析流程後草擬成一個 skill，下次直接執行。另一邊，Google 的 CEO 公開承認在 agentic coding 上落後，原因不是模型不夠大，而是缺少一個讓使用者持續留下資料的產品迴圈；更慘的是 Transformer 論文的作者之一去了 OpenAI，另外兩位大將去了 Anthropic。中國的開源模型 GLM-5.2 則追到了 Opus 4 的水準。
兩則硬體與政策的訊號也值得記下。上上週剛開放試用的 Fable 模型，因為太強、又能被越獄做出攻擊行為，當天就被美國以進出口法案管制——AI 正式成為國家級的管制品。所有機器都在漲價，Apple 全線漲三成以上，Howard 想買的 AI PC 漲到令人不想買。而 ToolHub 這週也升級了：從只能上架靜態資源，變成 MySQL 加動態 API 的 all-in-one 架構，第一個 POC 是報價單系統，可以追蹤提供過多少報價。
台中團隊帶來兩座資產庫：婉瑜的特效庫與崴智的無障礙元件展示庫。它們回答同一個問題——AI 跑得很快，但要跑在哪條路上？
一句話，一整個網站。
Aaron 在 Q&A 之後分享了自己的畫面：一份標案文件進去，一個 prompt 出來，整個網站、投影片、課程頁與行銷活動全部完成。他沒有一頁一頁看過。
他先問崴智會怎麼下：先讓 AI 讀過、產一份 MD 把主軸列出來、看過再重建。「大家的觀念都差不多，」Aaron 說，「但我現在很少下 prompt 叫 AI 做事，我都是下 prompt 叫 AI 幫我產生 plan。」流程是：請它讀標案的前兩百多頁、對齊自家已切過的 design token 與元件、產出一份主計畫；主計畫裡每一頁都再制定細部計畫，各自產生一頁 HTML 並回鏈主計畫。然後把主計畫丟回去，下一個 go。
「你不要一個 prompt 就要找到答案。現在的 prompt，是拿來擬定成更細部的計畫。」
AING WEEKLY · JUN 26 · OPERATING MODE為什麼要分層？因為 AI 的吞吐量雖然到一百萬 token，但吐出來會偷懶，到一個點就不吐了；一次要它做完所有東西，一定失真。他把同一套方法用在一個產業策略夥伴的官網：先改前端，再請 AI 依前端擬定 CMS 的實作計畫，對 CMS 下了三層——CMS、module、子模組——一天之內，DB、後端、CMS 與 CMS 的 UI 全部做完，編輯、審核、放行與中央權限都能動。它從晚上十點跑到凌晨兩點，沒有停下來問過一次。
成本呢？他算給大家聽：這週額度從七成燒到快九成，佔月額度的五分之一，一週的量再除以四週——這座 CMS 平台全部做出來，大約新台幣三百元。「如果 CMS 真的可以做這麼快，我們的 know-how 會是什麼？」答案不在程式碼，在執行過程裡收集 sample、納入版型、整理需求的那些無形的東西。
Know-how，不在 code 裡。
當一個 CMS 只要三百元、一個網站只要一個 prompt，Aaron 把問題翻過來：AI 拿得到的都不是護城河，那什麼才是？
「只要別人拿得到我們的 GitHub，到 GPT 5.6 的時候，它應該可以直接反向出一套比我們好看的。」Aaron 說得直接，但接著補上：刻出來也沒用。它不知道一開始要有 IA、UI/UX 要有 A/B 版提董事會、中間要過無障礙、要上稿、要分靜態頁與動態頁。這些是 know-how，不是 code。所以問題不是 AI 會不會取代人，而是——「我可以下一個 prompt 就做完一件事，但很多人會產生幻覺。那才是我們贏別人的地方。」
「我反而不覺得 AI 會取代人。我只覺得，以後的世界好像越來越有趣了。」
那位產業策略夥伴的案子讓他重新學會做小案子：對方要做一個新網站，前端設計、後端 CMS、CI/CD、無障礙、資安、滲透測試全部都要，經費只有一百二十萬。「我們做習慣很大的金額，會忽然忘記怎麼做這種案子。」如果一座 CMS 只燒三千元、前端用 AI 生成再加工，一百二十萬的案子也做得起——但書要先講清楚，客戶要分等級。三百萬以下的案子，未來可以用這座 light 版 CMS。
對於兩座資產庫，他的建議是同一個方向：定錨之後，讓 AI 制定兩層策略——第一層掃哪些過、哪些沒過，第二層對每一項寫出程式碼裡的修復計畫，甚至第三層區分 HTML、核心 Java 與 render 層。「我們要對整個總架構越來越清楚，它才有可能補得越來越細密。」至於改 A 壞 B 的老問題，多半是沒告訴 AI 那是全域還是區域；讓它犯錯、讓它記進 memory，錯就會越來越少。
「如果我們把那套工具掛在官網上，反正也沒什麼好偷的——這家公司就會變成一間很瘋狂的公司。」
分享會的最後，Aaron 特別點名了婉瑜：很少上台，但今天的節奏、拿捏與用 AI 產的投影片都很鮮明；崴智的展示庫則是做出來就對了，接下來要更勇敢地讓它用 loop 的方式跑久一點。「有人在落實制度的時候，同時要有人做另外一些事情。」他要大家把掌聲給兩位。Sean 會後追問輪播的暫停鍵是否必要，Aaron 的回答留了空間：規範是國家定義的，客戶不會逼我們在規範之外再加什麼——但要有佐證，然後跟客戶討論。
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