本文探讨了大型语言模型（LLM）在工程中的应用，强调了从Prompt Engineering到Loop Engineering的四个阶段。每个阶段通过增加token提升模型的可用性，解决了模型在执行任务时的局限性。尽管工程不断优化，模型能力未显著提升，真正的挑战在于如何定义和维持任务完成标准，最终仍需人类参与判断。