Andrew Ng 分享他目前用來打造 0-to-1 產品的三大迴圈，強調人類的 context advantage 依然關鍵。
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Andrew Ng 最近在 The Batch 分享了他目前打造產品時使用的三大迴圈，這個框架把目前最熱門的 agentic coding 實務整理得非常清楚。
三大迴圈
第一個是 Agentic coding loop。
AI 代理拿到產品規格後，自己寫碼、跑測試、不斷迭代，直到符合規格為止。這個迴圈現在已經能讓代理獨立工作長達一小時左右，大幅減少工程師在低階實作上的時間。
第二個是 Developer feedback loop。
工程師負責審視產品方向，告訴代理「這個功能要怎麼調整」「UI 要怎麼改」。因為代理已經能自己處理大部分測試，工程師可以把更多時間放在更高層次的產品決策上。
第三個是 External feedback loop。
這包含朋友回饋、alpha 測試、正式上線後的 A/B 測試、用戶數據分析，以及競爭分析。這些迴圈的速度比較慢，但它們會直接回饋到產品願景。
為什麼人類還是關鍵
Andrew 特別強調，人類目前在「context advantage」上仍有明顯領先。也就是說，我們對用戶真實使用情境、業務限制、團隊能力有更深的理解，這不是目前 AI 能輕易取代的。
他認為這個說法比「taste」更務實。
對工程師的影響
隨著 coding agent 越來越強，很多工程師其實已經在同時扮演產品經理的角色。他們需要同時處理：
- 產品願景的形塑
- 什麼該讓 AI 做、什麼該自己做
- 把願景轉成清楚的規格
這套框架給了我們一個可重複的操作模型。
想把 AI 真正用在產品開發上，不只是「叫它寫 code」，而是把整個開發流程設計成可持續迭代的迴圈。
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