ประโยคที่ถูกพูดซ้ำมากที่สุดในวงการ AI coding สัปดาห์นี้มีความยาวเพียงหกคำ และเกือบทุกคนที่พูดถึงมันไม่สามารถให้คำจำกัดความได้ ทวีตหนึ่งทำให้ทั้งไทม์ไลน์ตกอยู่ในภวังค์ตลอดทั้งสัปดาห์ ผมเลยรัน /last30days กับคำที่ทุกคนกำลังถกเถียงกัน คำตอบนั้นมีอยู่จริง มีประวัติยาวนานถึงห้าปี และประเด็นสำคัญคือ ตัวลูป ไม่ใช่โมเดล ต่างหากที่เป็นส่วนที่แพงที่สุดในตอนนี้
ทวีตที่ทำให้ไทม์ไลน์ตกอยู่ในภวังค์
ทวีตหนึ่งทำให้ทั้งไทม์ไลน์ของ AI coding หมกมุ่นตลอดทั้งสัปดาห์ Peter Steinberger โพสต์มันเมื่อวันที่ 7 มิถุนายน มียอดวิวทะลุ 2.2 ล้านครั้ง และความคิดเห็นใต้โพสต์กลายเป็นการทะเลาะกันว่ามันหมายถึงอะไรกันแน่
"นี่คือการเตือนประจำเดือนของคุณว่า คุณไม่ควรจะพิมพ์ prompt ให้ coding agents อีกต่อไปแล้ว คุณควรจะออกแบบ loops ที่ทำหน้าที่ prompt agents ของคุณ"
@steipete, 7 มิถุนายน 2026
นั่นคือประโยคที่ทุกคนกำลังอ้างถึง ความคิดเห็นที่บอกอะไรได้มากที่สุดมาจาก Varadh Jain ผู้ถามคำถามเดียวที่สำคัญ: ในทางปฏิบัติแล้วมันเป็นยังไง? และคำตอบที่กลายเป็นบรรยากาศโดยรวมก็คือของ Matthew Berman
"ไม่มีใครรู้จริงนอกจากเขาและ boris"
@MatthewBerman, 7 มิถุนายน 2026
นั่นคือเรื่องจริง ไม่ใช่ว่า loops คืออนาคต แต่เป็นวลีหกคำที่มียอดวิวสองล้านครั้ง ในขณะที่คนที่โปรโมทมันกลับเถียงกันในความคิดเห็นว่ามันหมายถึงอะไร ผมไม่ได้กลอกตา เพราะผมรัน loop ทุกคืนที่เปิด pull requests ทั่วทั้ง repo โอเพนซอร์สประมาณสามสิบแห่งในขณะที่ผมนอนหลับ การค้นคว้าเพียงเก้าสิบวินาทีก็พบกระทู้ Reddit สิบห้ากระทู้ โพสต์ X ยี่สิบเอ็ดโพสต์ และรูปแบบที่น่าอึดอัดใจหนึ่งอย่าง: ไอเดียที่ดังที่สุดใน AI coding เป็นสิ่งที่คนส่วนใหญ่ที่พูดถึงมันไม่สามารถอธิบายได้ ฝั่งหนึ่งตะโกนว่า prompt engineering ตายแล้ว อีกฝั่งหนึ่ง ซึ่งเป็นคนที่ลงมือเขียนโค้ดจริง ๆ กลับระมัดระวังมากกว่า
"มันไม่ใช่ ralph/goal loops นั่นมันล้าสมัยไปแล้ว มันน่าจะเป็น continuous orchestration loop บางประเภทที่คอยดูแล threads/agents อื่น ๆ"
@trashpandaemoji, 7 มิถุนายน 2026
ความคิดเห็นนั้นคือสิ่งที่ใกล้เคียงกับคำตอบที่ถูกต้องที่สุดที่ใครก็ตามโพสต์ไว้ จดจำมันไว้
ลูป (Loop) จริง ๆ แล้วคืออะไร
Boris Cherny สร้าง Claude Code ขึ้นมาเป็นโปรเจกต์ข้างเคียงในเดือนกันยายน 2024 ปัจจุบันมีรายงานว่ามันอยู่เบื้องหลัง commits สาธารณะบน GitHub เกือบสี่เปอร์เซ็นต์ บนเวทีในงาน Acquired Unplugged ที่จัดโดย WorkOS เมื่อวันที่ 2 มิถุนายน เขาให้คำจำกัดความของ loop ที่ชัดเจนที่สุดเท่าที่คุณจะหาได้
"ตอนนี้มันได้ก้าวขึ้นไปอีกขั้น ผมคิดว่า สู่คลื่นลูกใหม่ของ abstraction ที่ผมไม่ต้อง prompt Claude อีกต่อไปแล้ว ผมมี loops ที่ทำงานอยู่ พวกมันคือตัวที่ prompt Claude และคิดว่าจะทำอะไรต่อ หน้าที่ของผมคือการเขียน loops"
Boris Cherny, WorkOS Acquired Unplugged, 2 มิถุนายน 2026
ดังนั้น นี่คือเวอร์ชันที่เข้าใจง่าย Loop คือโปรแกรมขนาดเล็กที่คุณเขียนขึ้นมาเพื่อทำหน้าที่ prompt coding agent ให้คุณ อ่านสิ่งที่มันสร้างขึ้น ตัดสินใจว่ามันเสร็จหรือยัง และถ้ายังไม่เสร็จ ก็ prompt มันอีกครั้ง คุณเลิกเป็นสิ่งที่อยู่ใน loop ที่คอยพิมพ์ prompts คุณกลายเป็นผู้เขียน loop โมเดลกลายเป็น subroutine
Boris บอกมันเป็นสามขั้นตอน และการวางตำแหน่งตัวเองบนบันไดของเขาคือวิธีที่เร็วที่สุดที่จะเข้าใจมัน เมื่อปีที่แล้วเขาเขียนโค้ดด้วยมือพร้อม autocomplete จากนั้นเขาก็รัน Claude Code ห้าถึงสิบเซสชันพร้อมกันและ prompt แต่ละอัน ตอนนี้เขาไม่ prompt เลย เขาเขียน loops ที่ prompt Claude และ agents สองสามร้อยตัวอ่าน GitHub, Slack และ Twitter ของเขาและตัดสินใจว่าจะสร้างอะไรต่อไป เขามีหลักฐาน
"ใน 30 วันที่ผ่านมา 100% ของ contributions ของผมใน Claude Code ถูกเขียนโดย Claude Code ผมทำ PRs ได้ 259 ตัว"
Boris Cherny, ผ่านทาง Simon Willison, 27 ธันวาคม 2025
เขาลบ IDE ของเขาทิ้งในเดือนพฤศจิกายนและไม่ได้เปิดมันอีกเลย ความแตกต่างที่กลุ่มคนที่บอกว่า prompt engineering ตายแล้วมองข้ามไป: เขาไม่ได้บอกว่าวิศวกรล้าสมัย ยังคงมีคนที่ต้องตัดสินใจว่าจะสร้างอะไร พูดคุยกับลูกค้า และประสานงานทีม และเขาบอกว่าวิศวกรที่เก่งมีความสำคัญมากกว่าที่เคย งานไม่ได้หายไป มันขยับขึ้นไปอีกขั้น จากการเขียนโค้ดเป็นการเขียนสิ่งที่เขียนโค้ด
สเปกตรัม: จาก ReAct สู่ orchestration
ความคิดเห็นใต้โพสต์เป็นเรื่องยุ่งเหยิงเพราะคำว่า loop ซ่อนความหมายที่แตกต่างกันอย่างน้อยห้าอย่าง นี่คือบันได จากเก่าที่สุดไปใหม่ที่สุด เพื่อให้คุณหยุดพูดคุยข้ามกัน
ขั้นที่หนึ่งคือ academic while-loop The กระดาษ ReAct ปี 2022 ทำให้มันเป็นทางการ: โมเดลใช้เหตุผล เรียกใช้เครื่องมือ อ่านผลลัพธ์ ทำซ้ำจนกว่าจะเสร็จ หนึ่งโมเดล หนึ่งลูป มีมนุษย์คอยดู ขั้นที่สองคือ AutoGPT ในปี 2023 ซึ่งให้เป้าหมายกับมันและปล่อยให้มัน prompt ตัวเอง และกลายเป็นที่โด่งดังจากการหมุนวนไปเรื่อย ๆ โดยไม่ทำอะไรเลย ความล้มเหลวนั้นเป็นเมล็ดพันธุ์ของแนวคิดที่ว่า agents เป็นแค่ของเล่น
ขั้นที่สามคือสิ่งที่ Trash Panda เรียกว่าล้าสมัย: ralph loop เผยแพร่โดย Geoffrey Huntley ในเดือนกรกฎาคม 2025 มันเรียบง่ายจนเกือบจะดูถูก เป็น bash one-liner ที่ส่งไฟล์ prompt เดียวกันไปยัง agent ซ้ำแล้วซ้ำเล่า นวัตกรรมที่แท้จริงของมันคือวินัย: ทุก iteration จะรีเซ็ตบริบทกลับไปยังชุดไฟล์ anchor ที่ตายตัว แทนที่จะปล่อยให้บทสนทนายาวขึ้น Huntley สร้างภาษาโปรแกรมทั้งภาษาด้วยมันด้วยเงินประมาณ 297 ดอลลาร์ ขั้นที่สี่ทำให้มันเป็นผลิตภัณฑ์: ในฤดูใบไม้ผลิปี 2026 ทั้ง Codex และ Claude Code เปิดตัวคำสั่ง /goal ที่รัน ralph loop จนกว่าโมเดล validator ขนาดเล็กจะยืนยันว่างานเสร็จสมบูรณ์
ขั้นที่ห้าคือสิ่งที่ Boris และ Steinberger หมายถึงจริง ๆ และมันใหม่จริง ๆ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนชื่อ สี่สิ่งเปลี่ยนไป Loop กลายเป็นหน่วยของงาน ไม่ใช่งาน Loops เริ่มดูแล loops อื่น ๆ พร้อมกันและตามตารางเวลา การจัดตารางเวลาแทนที่การเริ่มต้นโดยมนุษย์ ดังนั้น loop จึงทำงานตามเวลาของโครงสร้างพื้นฐานแทนที่จะเป็นความสนใจของคุณ และความทนทานกลายเป็นสิ่งที่ชัดเจน โดยมีสถานะที่ backed by git และการกู้คืนจากความผิดพลาด เพราะสิ่งเหล่านี้ต้องอยู่รอดได้แม้จะรีสตาร์ท Ralph สมมติว่าเทอร์มินัลของคุณยังคงเปิดอยู่ เวอร์ชันปี 2026 สมมติว่ามันไม่เปิด ดังนั้น Trash Panda พูดถูกสองครั้ง: single-agent ralph loop นั้นล้าสมัย และ multi-agent orchestration loop ที่อยู่เหนือมันคือสิ่งใหม่
มันก็แค่ cron job ที่ใส่หมวก
ประโยคที่สงสัยมากที่สุดในเนื้อหาทั้งหมดมีความยาวสี่คำ โพสต์ใต้คนที่กำลังปลื้มว่า loops คือที่ที่มันจะไปถึง
"Cronjobs มีการรีแบรนด์ที่ตลกดีตอนนี้"
คำตอบบน X, วาทกรรม loops, มิถุนายน 2026
สิ่งนี้สมควรได้รับคำตอบที่ตรงไปตรงมา ไม่ใช่การหลบเลี่ยง เพราะมันถูกครึ่งหนึ่ง ใช่ ชั้นการจัดตารางเวลาคือ cron Boris ใช้ cron ในการรันมันตามตัวอักษร คำสั่ง /loop ใน Claude Code ใช้ cron ภายใต้ฝาครอบ ถ้าคำจำกัดความทั้งหมดของคุณของ loop คือสิ่งที่รันตามตัวจับเวลา ใช่แล้ว เราคิดค้นมันขึ้นมาในปี 1975 และคุณกลับบ้านได้เลย
สิ่งที่ cron ไม่เคยมีคือส่วนที่อยู่ตรงกลาง cron job รันสคริปต์ที่ตายตัว Loop รันโมเดลที่ดูสถานะปัจจุบัน ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป ทำมัน ตรวจสอบว่ามันได้ผลหรือไม่ และตัดสินใจว่าจะดำเนินการต่อหรือไม่ การตัดสินใจเป็นของ agent ไม่ใช่ของคุณ และไม่ใช่ branch ที่ถูก hardcode ไว้ ซ้อนมันเข้าด้วยกัน ปล่อยให้ loop หนึ่ง dispatch และดูแลตัวอื่น ๆ ให้สถานะที่ใช้ร่วมกันและทนทานแก่พวกมัน แล้วคุณจะมีสิ่งที่ cron ไม่สามารถแสดงออกมาได้ กรอบความคิดที่ซื่อสัตย์ไม่ใช่การที่ loops เป็นเวทมนตร์ใหม่ และไม่ใช่การที่ loops ก็แค่ cron มันคือการที่ loops คือ cron บวกกับผู้ตัดสินใจในเนื้อหา และวิศวกรรมที่น่าสนใจคือทุกสิ่งที่คุณห่อหุ้มรอบการตัดสินใจนั้นเพื่อไม่ให้มันวิ่งตกหน้าผา
มันเป็นยังไงเมื่อคุณสร้างมันขึ้นมาจริง ๆ
ทฤษฎีพอแล้ว จุดเริ่มต้นคือหนึ่งบรรทัด Claude Code เปิดตัว /loop และตัวอย่างของ Boris เองคือตัวเริ่มต้นที่เป็นมาตรฐาน วางโค้ดนี้และเปลี่ยนคำนาม
/loop ดูแล PRs ทั้งหมดของฉัน แก้ไขปัญหา build โดยอัตโนมัติ และเมื่อมีคอมเมนต์เข้ามา ให้ใช้ worktree agent เพื่อแก้ไข
และนี่คือสูตรที่ละเอียดกว่าของเขา ไม่กี่วันต่อมา Boris โพสต์เคล็ดลับห้าข้อสำหรับการรัน Opus อย่างอิสระเป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน
เคล็ดลับห้าข้อ ในคำพูดของเขา: ใช้โหมด auto สำหรับสิทธิ์เพื่อให้ Claude ไม่ต้องขออนุมัติ; ใช้ dynamic workflows เพื่อให้ Claude จัดการ agents หลายร้อยหรือหลายพันตัวเพื่อทำงานให้เสร็จ; ใช้ /goal หรือ /loop เพื่อกระตุ้นให้ Claude ทำต่อไปจนกว่าจะเสร็จ; ใช้ Claude Code ในคลาวด์เพื่อให้คุณสามารถปิดแล็ปท็อปได้; และตรวจสอบให้แน่ใจว่า Claude มีวิธีตรวจสอบงานของตัวเองตั้งแต่ต้นจนจบ
@bcherny, มิถุนายน 2026
เคล็ดลับข้อที่ห้าคือสิ่งที่ hype ข้ามไปและผู้ปฏิบัติหมกมุ่นอยู่กับมัน: loop จะน่าเชื่อถือได้ก็ต่อเมื่อมันสามารถตรวจสอบงานของตัวเองได้
นั่นคือแนวคิดทั้งหมดในรูปแบบย่อ คุณไม่ได้เขียนขั้นตอน คุณเขียนเจตนาและพฤติกรรมการหยุด และ loop จะ prompt agent ทุกครั้งที่เดินเครื่อง บน TikTok กรอบความคิดนี้เข้าถึงผู้ชมทั่วไปได้อย่างชัดเจน
"โหมด Loop เป็นหนึ่งในสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดว่า AI coding กำลังเปลี่ยนจาก prompt แบบครั้งเดียวเป็นการทำงานเบื้องหลัง"
@ai.native.founder บน TikTok, มิถุนายน 2026
ส่วนที่ลึกที่สุดคือ Gas Town ของ Steve Yegge ที่เปิดตัวในเดือนมกราคม: อินสแตนซ์ Claude Code ยี่สิบถึงสามสิบตัวที่ประสานงานโดย Mayor agent พร้อมกับ patrol agents ที่รัน loops ต่อเนื่องและสถานะที่เก็บไว้ใน git เพื่อให้งานอยู่รอดแม้ระบบจะล่ม นั่นคือ continuous orchestration loop ที่ดูแล threads อื่น ๆ ที่ Trash Panda พยายามจะสื่อถึง เปิดตัวและเป็นโอเพนซอร์ส
แต่บทเรียนที่ใช้งานได้จริงที่สุดในการวิจัยคือ loop จะดีได้เท่ากับความสามารถในการตรวจสอบตัวเองเท่านั้น หัวข้อย่อยที่เติบโตเร็วที่สุดไม่ใช่ orchestration แต่เป็นการตรวจสอบ
"Coding agent ของคุณสามารถทำงานได้เร็ว แต่ commits ที่ไม่ดีก็ทวีคูณอย่างรวดเร็วเช่นกัน"
@DanKornas, มิถุนายน 2026
Kornas กำลังเปิดตัว roborev ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ตรวจสอบทุก commit ในเบื้องหลังและป้อนผลลัพธ์กลับไปยัง agent ในขณะที่บริบทยังคงสดใหม่ Loop ที่เปิดอยู่ซึ่งเขียนโค้ดโดยไม่มี feedback คือเครื่องจักรสำหรับสร้างความผิดพลาดอย่างมั่นใจ Loop ที่เขียน รัน อ่านผลลัพธ์ และแก้ไข คือสิ่งที่ใช้งานได้จริง Loop ไม่ใช่เวทมนตร์ feedback ภายในมันต่างหาก
พล็อตพลิก: ตอนนี้ลูป (Loop) กลายเป็นส่วนที่แพงที่สุด
นี่คือจุดที่การวิจัยเปลี่ยนจากปรัชญามาเป็นปัญหาทางการเงิน การลดค่าตำนาน agents ที่เฉียบคมที่สุดมาจากวิศวกรที่ทำงานจริง
"ทุก ๆ ai agent ที่ผมส่งมอบในปีนี้คือ for-loop, การเรียก llm, และ try/catch รอบการแยกวิเคราะห์ json สิ่งเดียวที่เกี่ยวกับ agentic คือบิลจาก Anthropic ตอนสิ้นเดือน"
@rohit_jsfreaky, มิถุนายน 2026
บิลนั้นไม่ใช่เรื่องตลก ใบเสร็จของเดือน: Uber จำกัดวิศวกรไว้ที่ 1,500 ดอลลาร์ต่อคนต่อเครื่องมือต่อเดือนสำหรับ Claude Code และ Cursor หลังจากใช้งบประมาณ AI ประจำปีหมดภายในสี่เดือน เมื่อโมเดลเขียนโค้ดโดยแทบไม่เสียค่าใช้จ่าย ต้นทุนก็ย้ายไปที่ loop ที่รันมัน
"สิ่งที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดใน AI coding ไม่ใช่การเขียนโค้ดอีกต่อไป แต่คือการจัดการ agent loop"
@runes_leo, มิถุนายน 2026
และโหมดความล้มเหลวที่ทุกคนในระบบ production กลัวคือ loop ที่ไม่หยุด
"หากไม่มี guardrails คุณจะเจอ infinite loops และค่าใช้จ่ายที่เกินงบประมาณหลายเท่าตัว"
@cv_usk, มิถุนายน 2026
ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมบทความจริงจังทุกบทความในปี 2026 เกี่ยวกับ loops จึงลงเอยที่จุดหยุดสามจุดเดียวกัน: จำนวน iteration สูงสุด, การตรวจจับว่าไม่มีความคืบหน้า, และเพดาน token หรืองบประมาณเป็นดอลลาร์ เวอร์ชันโรแมนติกของ loops คือคุณเขียน loops และ agents พันตัวสร้างบริษัทของคุณข้ามคืน เวอร์ชันการผลิตคือคุณเขียน loops และงานส่วนใหญ่ของคุณคือทำให้แน่ใจว่ามันหยุด Gartner จัดให้ agentic AI อยู่ที่จุดสูงสุดของความคาดหวังที่พองตัว โดยมีองค์กรเพียงประมาณสิบเจ็ดเปอร์เซ็นต์ที่ปรับใช้ agents จริง ๆ ช่องว่างระหว่างไทม์ไลน์และใบเสร็จคือสถานการณ์จริง
มันไม่ใช่ลูป (Loops) มันคือทักษะ (Skills)
นี่คือความเห็นของผมเอง และนี่คือจุดที่ผมลงเอยหลังจากดูเรื่องนี้มาหนึ่งสัปดาห์ Loop คือระบบท่อ สินทรัพย์คือทักษะที่มันเรียกใช้
ประเด็นที่เกิดขึ้นซ้ำอีกประการของ Steinberger จับคู่กับประเด็นเรื่อง loops และเป็นครึ่งที่คงทนกว่า: ถ้าคุณทำอะไรบางอย่างมากกว่าหนึ่งครั้ง ให้เปลี่ยนมันเป็น automated skill และถ้าคุณทำอะไรที่ยาก ให้เปลี่ยนมันเป็น skill หลังจากนั้น เพื่อที่ครั้งหน้าจะได้ฟรี Loop ที่ไม่มีทักษะที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้อยู่ข้างใน ก็แค่ while-true รอบคนแปลกหน้า Loop ที่เรียกใช้คลังของทักษะที่คมชัด ทดสอบแล้ว และมีชื่อ คือระบบที่ทวีคูณ ผู้ปฏิบัติบน Reddit ที่กำลังแปลงมันจริง ๆ พูดได้ดีที่สุด
"หลายคนกลอกตาบน Twitter แต่หูของฉันกลับตั้งขึ้น"
r/ChatGPTCoding, มิถุนายน 2026
ดังนั้น คำตอบของคำถามว่า loop คืออะไร ไม่ใช่ความคิดเห็นร้อนแรงเกี่ยวกับ prompt engineering ที่กำลังจะตาย มันคือสิ่งนี้: หยุดเป็นสิ่งที่อยู่ใน loop เขียน loop ครั้งเดียว ให้ทักษะที่คุ้มค่าแก่การเรียกใช้และ feedback เพื่อให้มันตรวจสอบตัวเองได้ จำกัดมันเพื่อให้มันหยุด และปล่อยให้มันรันบน cron ในขณะที่คุณไปตัดสินใจว่าจะสร้างอะไรต่อไป Steinberger และ Boris กำลังอธิบายสัตว์ตัวเดียวกันจากสองด้าน คนเดียวที่รู้จริงคือคนที่สร้างมันขึ้นมาแล้ว ข่าวดีคือ ณ เดือนนี้ จุดเริ่มต้นคือคำสั่ง slash เดียว
รูปแบบสำคัญจากการวิจัย
Loop คือ cron บวกกับผู้ตัดสินใจในเนื้อหา: โมเดล ไม่ใช่ branch ที่ถูก hardcode ไว้ เป็นผู้เลือกการกระทำถัดไปในแต่ละครั้ง
สายเลือดนั้นมีจริง: ReAct ในปี 2022, AutoGPT ในปี 2023, ralph ในปี 2025, /goal ในฤดูใบไม้ผลิปี 2026, orchestration loops ในตอนนี้ Single-agent ralph นั้นล้าสมัย; multi-agent supervision คือชั้นใหม่
Loop จะดีได้เท่ากับ feedback ของมันเท่านั้น การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและเกทการตรวจสอบความถูกต้องคือสิ่งที่ทำให้ loop น่าเชื่อถือ
ทรัพยากรที่มีราคาแพงเปลี่ยนจาก tokens ไปเป็นการจัดการ loop จำกัดจำนวน iteration, ตรวจจับว่าไม่มีความคืบหน้า, ตั้งงบประมาณเป็นดอลลาร์
หน่วยที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ภายใน loop คือ skill ไม่ใช่ prompt Loops ที่เรียกใช้ skills ที่คมชัดและมีชื่อจะทวีคูณ; loops ที่ต้องหาทุกอย่างใหม่ทุกครั้งแค่เผาเงิน
รายงานของ Agents ทั้งหมด
Reddit: 17 เสียง (r/ClaudeAI, r/AI_Agents, r/ExperiencedDevs), 47 กระทู้, 34k คะแนนโหวตขึ้น
X: 21 เสียง (steipete, bcherny, runes_leo), 56 โพสต์, 175 รีโพสต์
YouTube: 4 เสียง (WorkOS, Lenny's Podcast, Y Combinator), บทบรรยาย talks
TikTok: 6 เสียง (ai.native.founder, nikpolale), 34 คลิป
Instagram: 4 เสียง (sequenzy_com, ai.builders), 14 รีล
Hacker News: 12 เสียง, 54 เรื่อง, 1k คอมเมนต์
GitHub: 6 repos (gastownhall/gastown, NousResearch/hermes), steipete 259+ PRs
เสียงหลัก: steipete, bcherny, runes_leo, rohit_jsfreaky, MatthewBerman
รวบรวมจากการรัน /last30days เมื่อวันที่ 2026-06-07 แง่มุม: การออกแบบ loops ที่ prompt coding agents, ai loops, coding loops
ร่วมก่อตั้งบริษัทเตาอบที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง (ถูกซื้อโดย Weber) และบริษัทที่กลายเป็น Lyft กำลังสร้างอีกครั้ง เร็ว ๆ นี้ ผมรัน loops ที่ส่ง PRs โอเพนซอร์สในขณะที่ผมนอนหลับ และผมเขียนมันโดยมีการวิจัย /last30days ทำงานอยู่เบื้องหลัง
