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中文导读
Andrew Ng 将 AI 原生产品开发拆成三种不同速度的循环。
第一层是分钟级的 Agentic Coding Loop：产品规格和必要的评测交给 Coding Agent，Agent 编写代码、运行测试、检查结果并继续迭代。
第二层是数十分钟到数小时的 Developer Feedback Loop：开发者体验当前版本，修改功能、视觉设计、交互流程和规格。随着 Agent 自测能力增强，人类不再只承担逐项找 Bug 的 QA 工作，而会承担更多产品判断。
第三层是小时、天乃至数周的 External Feedback Loop：朋友、Alpha 用户、线上数据和 A/B 测试把现实反馈带回团队，改变产品愿景，再形成新的规格。
人类的 context advantage
文章强调，人类相对当前 AI 仍拥有上下文优势。人通常知道更多用户背景、现实约束和未写入规格的信息。只要这些信息对决策仍然重要，human-in-the-loop 就不会消失。
这也意味着代码加速之后，难点会从“怎样写出来”上移到：
- 应该做什么；
- 怎样定义清晰规格；
- 哪些问题需要固化成 Eval；
- 何时必须接收真实用户反馈；
- 多个循环冲突时由谁改变方向。
与 Graph Engineering 的观点结合来看，三层循环不应只是并排运行，而应形成有监督、有仲裁、有现实锚点的反馈网络。
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