LOP：人主要写 Prompt + 少量代码，由大模型动态生成或修补逻辑；与传统「人写全量逻辑、机器严格执行」相对。

六种常见形态（跨来源归纳）

形态 核心机制 典型场景
Prompt-to-Code 单轮直达可运行产物 一键小项目、Artifacts
Agent 编程 多轮编辑/终端/日志 Cursor 自主改代码、跑测
验证与结构化推理 技术选型→结构→边界→安全 thinking 块、long-thinking
RAG 式生成 检索私有库作 context @codebase、向量库
骨架后填充 人定结构与契约，模型补实现 文件树 + // LOP: 占位
自愈迭代 运行/测试失败反馈回路 Fix with AI、循环 patch

与「持久化 wiki / 知识库」的交集

RAG 依赖检索当日 context；结构化文档沉淀（游戏策划、设定、API 说明等）既可作为 RAG 料，也可由 agent 维护成 wiki，与 LLM 维护的知识库 同属「跨会话记忆」思路。

来源