Loop Engineering 是一种面向 Agent 的闭环工程方法，把开发、测试、验收、反馈和迭代设计成可自动运行的流程。它不是简单的 Agent 内部循环，而是让 Agent 在更上层的任务闭环里持续逼近目标。
Harness 工作流由 Prompt、规则、技能和模型共同决定，行为天然不稳定，不能只靠体感判断好坏。通过题库、考官、裁判、执行引擎和结果归因，可以建立一套可重复、可回归、可驱动改进的评测闭环。
Loop Engineering 是在单次 AI Agent 运行之上设计自动循环，让系统能够发现任务、生成方案、验证结果、记录状态并决定下一步。核心不是写更长的提示词，而是搭建一个能持续推进任务、可验证、可恢复的 Agent 工作流。
Agent Loop 是让大语言模型从一次性文本生成器变成自主行动者的核心结构。围绕感知、推理、规划、行动、观察的循环机制，可以构建能使用工具、处理错误、控制成本并按条件停止的生产级 AI Agent。
Loop Engineering 是一种把 AI Agent 放进闭环工作流里的方法。它不再只关注单次提示词，而是设计触发、执行、验证、记忆和人工接管机制，让 AI 能持续推进可检查的任务。
多 Agent 系统通常有两种协作方式：Subagent 负责把明确的小任务委派出去，Agent Team 负责让多个角色围绕复杂目标协同判断。理解二者的区别，有助于在代码开发、测试、Review、Bug 排查和方案设计中选择合适的 Agent 架构。
Agentic Engineering 关注如何把 AI Agent 变成可靠的软件工程协作者。核心方法不是让 AI 自由发挥，而是通过结构化上下文、明确分工、分阶段验证和知识沉淀，降低需求到代码过程中的信息损耗。
Claude Code 的这轮升级重点不在模型“更聪明”，而在命令行 AI 编程智能体是否足够稳定、可观察、可恢复。围绕全屏 TUI、流式输出、可读错误、上下文压缩、MCP 连接和会话自愈，系统梳理这些能力解决了哪些真实开发问题。
达尔文 Skill 2.0 通过 9 维评分、多评委独立审查、验证闸门、自动回滚和人工卡口，把 Agent Skill 的迭代变成可重复的工程流程。它适合没有明确 benchmark、但需要长期维护提示词和 workflow 文档的个人开发者场景。
ChatGPT Image 2 可以生成不错的 2D 游戏素材，但直接导入 Tiled 往往会遇到背景不透明、网格不齐、元素粘连等问题。这里讲清 Tiled 对 SpriteSheet 的要求，以及如何通过 SpriteSheet 编辑器把 AI 生成素材整理成可用的透明 PNG。
