Loop Engineering：前台妹子的一句邀请，数字生命的开局
打开 AI 聊天，发一段话去，它会回，然后等你发下一段。
再开一个聊天窗口，用个程序（如按键精灵脚本），把 A 的回答粘贴给窗口 B，等待……然后又自动把 B 的回复粘贴给窗口 A……
如是，它们俩会聊个没完没了。
而你，则完成了一次 Loop Engineering 壮举。
你大概也不确定，它们会聊出个什么结果，可账号额度或 Token 是真的在燃烧。
一、妹子
此时，前台妹子，可能听说你技术很好，问你 AI 能不能统计谁没打卡？
你：“打卡数据能导出到电脑不？”
妹子：“会自动导到企业微信……”
你二话不说，查了企微的相关 API，让 AI 写了个 Skill，配置到 Codex，打开一个空文件夹让它跑，很快，下载了打卡数据。
原来，妹子是想每天下班前统计，谁忘打卡了，及时提醒补卡。
你继续，给 Skill 加了个方法：把拉下来的数据按日期切割，让 Codex 只读取当天的。
这样，一次上下文工程 (Context Engineering) 壮举，被你完成了。
接着发现 Codex 回复太啰嗦，修修 Skill 中提示词，让它只返回没打卡人的姓名。
这样，一次提示词工程 (Prompt Engineering) 壮举，又被你顺手点亮。
而且，你创造了一个 Agentic Workflow，也就是智能体工作流：
- 聊天一触发，Codex/AI 就会用 Skill 拉数据；如果拉取失败，它还会自己分析原因，尝试第二次
- 切割数据
- 读取当天数据
- 按你的提示，输出没打卡的人名
这些步骤里任何一环出问题，它会自己分析，重试。这就是 Agentic Workflow 对普通工作流的最大优势。
二、Codex CLI / Claude Code
若改为 Codex CLI 或 Claude Code，将可以用脚本/命令行，来指定它们进入文件夹，跑完上面流程，自己退出。
把这个脚本/命令，加入系统的计划任务，每天定时跑一次。
这样，就完成了第二次 Loop Engineering 壮举，而且，妹子表示：很开心。
三、开始膨胀
做完这些，你开始膨胀，想要这个 Agentic Workflow 帮妹子跑一万年。但发现，电脑会关机、公司会停电。
于是搞了很多服务器，分布在全球各地，每个都安装 Codex CLI 或 Claude Code，让它们像「僵尸网络」一样运行，别说停机，就是连 FBI 想要上门来主动关闭，都会感觉力不从心：不如回家去陪陪老婆孩子。
但你感觉老费钱，让这个「僵尸网络」时不时问妹子要点钱，以及自己去互联网上找点业务。
“要是养不活自己，不够钱买服务器，你就自己停机吧！”
四、很多年以后
前台妹子都升成御姐总监了。
你和她的小孩聊天，说：当年，你爸就是这么把它放上互联网的，没想到这就成了…数字生命的原始老祖。
个人随想，互联网会是数字生命的原始汤吗？欢迎评论区聊，或者你对 Loop 的看法。