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Peter Steinberger, o criador do OpenClaw, teve um único comentário visualizado mais de 2,5 milhões de vezes.
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"Pare de digitar prompts em IAs de código. Em vez disso, projete o 'loop' que digita prompts para a IA." Foi essencialmente isso que ele quis dizer.
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Além disso, Peter respondeu: "Não se preocupe, em três meses, a engenharia de loops estará aqui."
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Metade é brincadeira. No entanto, a direção é bastante precisa.
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Eu trabalho em uma empresa chamada YourBright, onde integramos IA em operações de negócios. O que vejo todos os dias é exatamente isto: pessoas que conseguem construir sistemas onde a IA tenta e corrige coisas sozinha estão crescendo significativamente mais rápido do que aquelas que são apenas boas em pedir coisas para a IA.
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O Uso da IA Evoluiu em Quatro Estágios
Antes de pensar muito sobre isso, quero compartilhar uma imagem. No mundo de língua inglesa, a evolução do uso de IA é geralmente organizada assim:
- Engenharia de Prompt: Escrever uma instrução única bem (a estrela de 2023–2024)
- Engenharia de Contexto: Organizar as informações mostradas para a IA
- Engenharia de Harness: Construir as ferramentas, barreiras de proteção e ambiente ao redor da IA
- Engenharia de Loop: Projetar um sistema onde a IA percorre repetidamente descoberta, execução, verificação e correção (agora)
Em linhas gerais, o foco mudou gradualmente para fora, de "escrever uma boa frase" para "construir um bom sistema."
A engenharia de loops está na vanguarda dessa mudança.
Os Componentes da Engenharia de Loop — 6 Partes
Embora o termo seja novo, o conteúdo é concreto. Addy Osmani, do Google, listou cuidadosamente os componentes de um loop eficaz. Isso se alinha quase perfeitamente com minha experiência prática.
- Automações: Gatilhos que executam o loop periodicamente, como "verificar falhas de CI todas as manhãs."
- Worktrees: Separar espaços de trabalho para que múltiplas IAs possam trabalhar em paralelo sem colidir.
- Subagentes: Separar o papel do criador do revisor. Não deixe a IA avaliar suas próprias respostas com muita leniência.
- Habilidades: Escrever conhecimento específico do projeto em arquivos externos como SKILL.md para reutilização.
- Memória: A IA esquece conversas. Portanto, o progresso deve ser mantido externamente em Markdown ou Linear.
- /goal: No Claude Code ou Codex, uma vez declarado "o que constitui conclusão", a IA continua a se revezar até que as condições sejam atendidas.
Em suma, significa mover as instruções de "o que fazer a seguir", que os humanos costumavam fornecer manualmente, para dentro do próprio sistema.
Humanos não digitam prompts para a IA. "O sistema digita prompts para a IA." Acredito que essa inversão da relação mestre-servo é a verdadeira essência da engenharia de loops.
Estou Agora Delegando Trabalho para IA Executando Loops.
Aqui está um dos meus próprios exemplos.
No site de mídia "Mikata for Foreign Talent" operado pela YourBright, a página de lista de artigos estava pesada. Então, dei um loop para medição e melhoria repetidas para o /loop do Claude Code e deixei-o funcionar praticamente sem supervisão.
Em 5 horas, 9 melhorias foram implementadas automaticamente. O volume de transferência da lista de artigos caiu mais de 90%, de 2.723KB para 101KB. O LCP também foi de 6,4 segundos para 1,8 segundos. Em uma rodada, uma única imagem passou de um PNG de 957KB para um AVIF de 11KB.
A IA cuidou de tudo. Tudo o que fiz foi tomar decisões em pontos de ramificação: corrigir URLs de produção, decidir adicionar uma camada de conversão de imagem e escolher direções.
Aqui está a parte interessante: uma das nove melhorias foi uma falha. Uma correção que a IA implementou na verdade piorou outra métrica. A IA julgou como uma "piora" por si só, reverteu a alteração e deixou uma nota sobre a falha.
O número de PRs foi impressionante: 20. A contagem de loops foi 23. Contanto que os critérios de avaliação estejam corretos, a IA continuará funcionando sem intervenção humana.
Acho que esta é a sensação tangível da engenharia de loops. A IA executa. Ela executa incluindo falhas. Os humanos decidem onde parar e em quais padrões confiar.
Por que Agora, e Por que 3 Meses?
"3 meses" é, claro, provocativo. Nem todo mundo será substituído em três meses.
No entanto, os números apoiam a direção. A Anthropic anunciou que, a partir de maio de 2026, o Claude está escrevendo mais de 80% do código mesclado em produção. Quando o Claude Code foi lançado em fevereiro de 2025, era apenas alguns por cento, então chegou a esse ponto em pouco mais de um ano. A quantidade de código mesclado por engenheiro também é dita ser oito vezes maior do que em 2024.
O que está acontecendo aqui não é uma história de "a quantidade que os humanos escrevem diminuiu." É uma história do trabalho humano mudando de "escrever" para "projetar loops e fazer o julgamento final."
Mesmo olhando para o mesmo trabalho, a mentalidade muda. Alguém que pede coisas em uma única vez pensa sobre "como pedir para acertar." Alguém que constrói um loop pensa sobre "o que procurar para confirmar a conclusão, para onde retornar se errar e onde parar operações perigosas."
Essa diferença se tornará visível em apenas três meses. É assim que me sinto.
O Outro Lado da Conveniência — Código Incompreensível e Abandono do Pensamento
Não são todas notícias boas. Loops têm problemas.
Um é dinheiro. Se um loop roda demais, os custos de token disparam. Portanto, condições de parada e limites devem ser decididos no início.
Outro é a compreensão do código, que tem sido um tópico de debate recente. A IA escreveu, a IA corrigiu e os testes passaram. Funciona. No entanto, ninguém entende o conteúdo. Será um sonho impossível para humanos verificarem todo o código.
Além disso, IAs do tipo execução podem enviar e-mails, executar comandos de shell e usar navegadores. Por mais convenientes que sejam, quanto maior seu alcance, maior a superfície para acidentes.
A engenharia de loops não é uma tecnologia para confiar na IA. É uma tecnologia baseada na premissa de que a IA comete erros, criando um caminho para retornar mesmo se falhar.
Conclusão
Engenheiros que digitam prompts não se tornarão desnecessários de repente amanhã.
No entanto, o centro de gravidade do valor está certamente se movendo. Aqueles que serão fortes no futuro não são aqueles que sabem pedir bem para a IA, mas aqueles que podem criar loops onde a IA tenta, falha, corrige e os humanos podem fazer o julgamento final.
Enquanto você estiver satisfeito em digitar uma única linha de um prompt, provavelmente ficará para trás aos poucos. A partir de hoje, vamos construir o ambiente onde a IA continua se movendo.
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