How I Plan, Build, and Run Loops with Claude Code in 40 Minutes | Thariq Shihipar

Anthropic 的 Tharic 现场演示：用 Claude Code 一个提示词生成带字幕和叠加层的视频，并透露团队把系统提示砍了 80%，因为模型越聪明越不需要约束。

Claude Code 团队成员：我们把系统提示砍掉了 80%，agent 反而跑得更远

嘉宾：Thariq Shihipar，Anthropic Claude Code 团队成员，在 X 上以"用 Claude 剪视频"系列出圈。主持人 Peter Yang 写了 10 年产品 spec，全程以"半懂用户"身份提问——他踩的坑（prompt 太懒、计划不看、五个窗口累到崩）大概率你也踩过。

这期不是访谈，是一场 40 分钟的现场教学：怎么让 Claude 从"你盯着它干"变成"它自己跑完全程"。含金量最高的部分反而是几句反直觉的大实话。

这期回答了 7 个问题：

1. /loop、/goal、workflow 都是让 agent 长跑的，什么时候用哪个？
2. 一句 prompt 真能直接出一条带字幕带特效的成片吗？（他现场演示了）
3. Anthropic 工程师做"计划"和我们有什么不一样？
4. 写了 10 年的产品 spec，在 agent 时代该怎么写？
5. 为什么正经任务要拆成三个 Claude：干活的、协调的、验证的？
6. 为什么 Claude Code 把系统提示砍掉 80%？这对你写 CLAUDE.md 意味着什么？
7. 非工程师怎么变得"更技术"？

先把概念说清。/goal 的本质是让 agent 记住自己的退出条件——只有目标达成才允许停。它解决的是一个很具体的毛病：agent 干到一半遇到不确定的地方，会停下来问"要不要继续"。用 /goal 等于提前表态："spec 我探索够了，你去执行，遇到坑自己填。" Workflow 则是最强形态：拉起一群子 agent，把活并行分掉、再互相验证。他给这套东西的定义很精辟："把一个非确定性的任务，拆解成大致确定性的任务。"

那怎么选？看你手里的验证信号硬不硬。有确定性信号的——比如延迟数字要降、或者有 Figma 文件可以比对——直接 /goal："让渲染出来的设计匹配 Figma MCP，这比对着截图判断容易得多。"标准模糊的——比如"这条短视频好不好看"——就得上 workflow：写一份评分标准（rubric），再配一个独立的验证 agent 拿着标准打分。

Peter 贡献了完美反面教材：他曾经 "/goal 给我做个超棒的游戏"，一句话，agent 直接跑飞。工具越强，越暴露你没想清楚要什么。

上节目前 10 分钟，Thariq 随手录了段视频，然后给了 Claude 一句话：这个仓库里有个录像，用 whisper 转写，用 Remotion 做一个逐词高亮的字幕 UI 加 overlay，"goal: don't stop until the video is fully rendered"（不渲染完不许停）。

一次成片。字幕逐词高亮、他手指到哪儿 overlay 出现在哪儿、结尾自动淡出黑屏。没有中途来回、没有第二个 prompt。

但他紧接着泼了盆冷水在自己的 demo 上：overlay 出现的位置他并不满意，下一步他打算给 agent 喂手部和面部追踪的元数据，让它有依据地摆位置。而且他到现在都没把这套流程固化成 skill——"我会先彻底想清楚我要什么，再把它变成 skill。"演示只要 10 分钟，前面那些探索才是本体。

这是全场最核心的方法论。Thariq 说他觉得 planning 这个词"现在太宽了"——大家以为计划是"写一份文档，然后照着做"，但他实际做的事是迭代地找出自己不知道什么。他的原话："getting rid of your unknowns（把你的未知消灭掉）。"

他给了三个真实动作。第一，动手前让 Claude 写了一份 whisper 原理讲解，重点是"哪些地方会出错"：静音段会被转写成"感谢观看"、一个词会被劈成两半、没有说话人识别。提前拿到这张坑位图，就不会"建完一套复杂 workflow 才发现底层工具有这毛病"。第二，拿不准 overlay 该长什么样，就让 Claude 生成一页 HTML，摆出好几种设计变体挑——"我不是设计师，我只能看到了才知道自己要什么。"第三，他研究过视频分割算法（想把文字放在人物背后），结论是"没有可靠到能用的"——放弃，也是计划的合法产出。

Peter 问了个所有 PM 都关心的问题：我写了 10 年 spec，问题-方案-目标那套结构，现在读者变成 agent 了，该怎么改？

Thariq 的回答是把"spec 写完 → 交给开发"这个单向交接彻底拆掉：人提需求 → agent 做技术探索 → 生成 mockup 和讲解来消灭未知 → 精化 → 开始实现，同时让 agent 一路记 implementation notes（实现中发现了什么意料之外的东西）→ 需要就回头改 spec。spec 是活文档，跟着实现一起演化。

配套原则是先花小钱：overlay 先用 HTML 做原型（便宜），确认要了，再做 React 版（贵，要重渲染视频）。"用最小的步子，验证你想要的概念。"

Peter 自嘲：AI 生成的 markdown 计划又长又多，看到后来他就懒了，直接说"行了你就干吧"。

Thariq 说这就是他见到的头号失败模式——人们扫一眼计划和讲解就跳过。然后是全场最扎心的一句："prompt 框完全可以当成一个偷懒按钮——但你最终会为此付账。"如果你在做正经事，每一步都按偷懒按钮，最后总时间更长，可能也更贵。他自己最浪费时间的场景，恰恰是多线程开太多、顺手打出一条懒 prompt，然后"哦，这段时间白费了"。

Thariq 现在的工作形态：所有并行任务扔给 Claude tag（Slack 里的 Claude）——让它 babysit 一个 PR、把测试修绿、然后自动 tag 人类 reviewer，评审对话就在同一个频道里展开；本地终端只留一个正在深度往返的任务。他的说法："以前是同时开 5 个 Claude Code 窗口，现在是 1 个 code 会话加一堆 tag 会话。"

Peter 问"agent 是不是就像个新员工"。Thariq 的回答值得记下来：这类比喻"有用，但也设限"。它确实有记忆、有身份、会主动干活（每个 Slack 频道的 agent 有独立记忆），但它和同事不一样——它的能力是尖峰状的（spiky），有的地方超人，有的地方突然掉线。按人的模型去预期它，两头都会失望。

Peter 问：workflow 比一个 skill 到底强在哪？除了上下文干净还有什么？

Thariq 给出了一个官方名词：self-referential bias（自我偏好）——模型偏爱自己的输出，验证自己刚做的东西时会放水。所以正经任务要拆成三种角色：一个主 agent 负责协调、若干子 agent 各干各的、独立验证 agent 拿着 rubric 逐个把关。附带的好处是算力分配：让一个 agent 连做 10 条短视频，越到后面越糊弄；一个子 agent 只管一条，每条都能拿到足额算力。

落地成本比想象低：workflow 就是一个 JS 文件，可以让 Claude 现场生成，跑顺了存进 skill，变成可复用的资产。

全场最反直觉的事实：Claude Code 团队把自己产品的系统提示砍掉了 80%。原因不是省 token，而是——模型变聪明之后，指令、约束、示例都在从"帮助"变成"束缚"。

旧系统提示里全是"这是 batch 工具，这里有 5 个使用示例，以下情况绝不要用"。现在的模型看到示例，反而会向示例的样子收敛，删掉示例它反而更自由；而那些"never"，他说穿了："你说 never 的时候，通常真正想说的是'大多数时候别这么干'——给它理由，比给它禁令有效。"

他把这个判断直接推到用户侧：大家的 CLAUDE.md"可能都太长了，应该越砍越短"，很多 skill 也是。他的总结："the models just need more room to run（模型需要的是跑动空间）。"具体到写作场景：让 Claude 写推文，别只给"280 字以内"的硬约束，给它你的背景和原则，留出"也许拆成两条更好"的自由度。

Peter 最后的问题很多人想问：Boris（Claude Code 作者）都说"coding 是已解决的问题"了，那像我这种人还要怎么变得更技术？

Thariq 的框架：变技术的目标不是会写代码，是消灭你的 unknown unknowns。学 TypeScript 语法没用；有用的是学"系统的约束"——不同后端方案的取舍、本地转写和远程转写库的区别、这东西现在是怎么做的、理论上能做到多好。Claude 可以教你这些，"但你真的得推它"——而且他引了 Karpathy 的话：教育应该感觉像工作，而不是娱乐。感觉轻松的学习大多没发生。

Peter 听完总结了自己的问题：确实，直接让 Claude 反复重做、只看产出，比读懂那些 HTML 讲解轻松多了——"但你是真读的那个例外。"这句话把第 5 条的偷懒按钮和这一条串上了：不读，就永远停在"能出活"，到不了"知道为什么好"。

整场演示背后是同一根主线：人的工作在往上移——从"写好 prompt"变成"定义好验证"。你能把"怎么算好"说得多清楚（退出条件、rubric、Figma 基准），agent 就能替你跑多远；说不清的那部分，就是你还没消灭的未知。而全场唯一不变的常量，是偷懒的成本：工具越强，按下偷懒按钮的账单越大。Thariq 给自己定的年度目标是"更高产，但更少工作"——这期看完你会发现，这两件事不矛盾的前提，是把省下来的力气花在想清楚要什么上。