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AI 写代码只是开始，维护循环才是真正的战场——本文复盘”5 动作 + 6 零件”改造人工维护循环。诊断/修复/发布三套 Skill + Sub Agents 独立裁判 + Token 分级控制 + 知识库复利飞轮：40 分钟/人次 → 48 分钟全量扫描 + 1 分钟人工审批，月省 20+ 人天，成本降 80%。
5 句核心金句：(1) “AI 写代码只是开始，维护循环才是真正的战场”；(2) “跳级必翻车。Loop 不是买一个产品就有的，是在前三层地基上垒出来的”（AutoGPT 反例）；(3) “SKILL.md 是一份严格的操作手册，不是一段描述；规则不写死，Agent 一定偷懒”；(4) “掩盖故障和合理降级，只有独立验证才能区分，不能让修复者自证”；(5) “知道什么不该自动化，和知道什么该自动化一样重要”。
| 层级 | 时间 | 能力 | 局限 |
|---|---|---|---|
| Prompt | 2022 | 单次问答 | 失忆 |
| Context | 2025 | 喂日志/代码库/文档 | 你问一句答一句 |
| Harness | 2026 初 | Shell + MCP + Git | 每次都要按启动键 |
| Loop | 2026.06 | 规则写死、自动跑 | 人只在关键节点批准 |
跳级必翻车（2023 AutoGPT = 循环空转烧钱）；Loop 是前三层地基垒出来的。
5 动作：发现 → 交付 → 验证 → 持久化 → 调度。少”验证”= 批量假修复；少”调度”= 退回一次性操作。
6 零件：Connectors → Automations → Skills → Worktrees → Sub Agents → State。跳层必踩坑。
最易被低估的一步。Agent 默认只见本地文件，没打通 MCP/SLS/Langfuse/Git/Playwright/通知 = 后续 Skill 全是空中楼阁。
验收标准：一条命令查日志 + 串 trace + 触发预发部署，中间不切任何控制台。
诊断 Skill（8 Phase）：Phase 2 git log 交叉验证判断标准写死（7 天新问题 / 14 天长期 / 突变 / 回归）；Phase 6 证据链格式（[事实+证据来源+推理+结论]，无证据打回重做）；数据类不让 Agent 修，转人工。
修复 Skill（6 Step）：解析报告 → grep 知识库（30+ 条 YAML 修复方案，连接池超时 48 分钟→15 分钟 = 复利飞轮） → 生成补丁 → 跑测试（受影响 + 全量 334） → 提 feature 分支 → 触发部署。3 轮限制：超自动升级人工。
发布 Skill（11 步）：Step ⚠0 三重安全校验 → Step ⚠4 必须指定 skill_names（不指定 = 测试失焦）→ Langfuse Trace 0 ERROR → 推审批卡片。人工介入 0 次。
修复者永远不应给自己打分。验证 Agent 必须是新启动的独立 Sub Agent。
6 层验证（validate_fix）：(1) 单元测试全绿 / (2) 预发无新增 ERROR / (3) Langfuse Trace 0 ERROR / (4) 拦截日志降级假修复（check_log_level_not_downgraded）——直接命名出的具体检查项 / (5) 向后兼容 / (6) 预发 vs 线上行为一致。
旧流程 40 分钟/排查（Top 3-5 类覆盖）→ 新流程 48 分钟全量扫描 + 1 分钟审批。月省 20+ 人天，成本降 80%（小模型 5K 初筛 + 大模型按需 + 双熔断）。
方法论同主线 Loop：[[Loop-Engineering-验证才是瓶颈]] / [[Addy-Osmani-Loop-Engineering]] / [[架构腐朽与Loop-Engineering]] / [[AI循环-Claude-GPT和Mira到底什么才是真正好用的]]。
方法论对偶：[[Lilian-Weng-Harness-Engineering-自我改进]]（Harness 是 Loop 前置层）/ [[loonggg-Claude-Code-技能心法-11条建议]]（”SKILL.md 是操作手册”）/ [[腾讯程序员-AI-Coding到Harness-Engineering-应用宝活动平台实践]]（状态文件驱动同主线）/ [[WorkBuddy-Harness工程复盘-从模型到可用Agent]]（Context Engineering + 验证闸门工程化）。
seetong-feedback-radar；修复 6 Step 入 Skill 模板；发布 11 步先用 seetong-team-daily-recap 试点seetong-feedback-radar 日报做 Sub Agent 复审试点