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#上下文工程

共 6 篇文章

AGENTS.md / CLAUDE.md 这类文件怎么写才有效？有哪些实践经验？

AGENTS.md/CLAUDE.md 是每次会话自动注入的项目级持久记忆，写法要短、具体、可执行、分层组织、随代码演进维护，反模式是写成长篇文档无人更新反成误导源。

91学AI·5 阅读

上下文预算按系统指令、工具、检索、记忆、历史、输出六块分配额度；工具和 Skill 渐进式加载只留名称描述，能把 schema 开销从数万 token 压到一两千。

91学AI·6 阅读

scratchpad 外置是把计划、TODO、中间结果写到文件或结构化状态里而非堆在对话历史，需要时读回，换来省 token、可断点续传、可审计三个收益。

91学AI·6 阅读

Claude Code 的上下文管理靠 CLAUDE.md 持久记忆、auto-compact 阈值压缩、子 Agent 隔离、工具输出截断落盘四件套，是上下文工程的最佳实践样板。

91学AI·7 阅读

上下文工程是为模型每次推理动态组装恰当信息的工程实践，涵盖记忆、检索、工具、历史四类来源；与 Prompt 工程的区别在于从"写好一句话"升级为"管好一个信息流"。

91学AI·5 阅读

考察 Agent Skill 的概念与机制。核心：Skill 是打包的领域知识与操作规程（SKILL.md + 资源文件），靠 name/description 渐进式加载，按需展开，把上下文成本从「全量常驻」降到「用时才付」。

91学AI·6 阅读