上下文工程AI 协作中的记忆与遗忘

结果是真正重要的信息淹没在噪音里模型在关键时刻抓错了参考

剑飞
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让想法成结构

01语言

先变成材料

02材料

再形成结构

03结构

最后推动行动

把“让想法成结构”落到一个具体项目里看结果
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换掉之前留下什么

它关心的问题很朴素——在有限的窗口里 应该装什么 不装什么什么时候换掉 换掉之前留下什么
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给 AI 的上下文越多

01问题

决定工具方向

02材料

决定生成质量

03约束

决定结果边界

把“给 AI 的上下文”落到一个具体项目里看结果
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这和人的工作记忆惊人地相似

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“这和人的工作记忆惊”落到一个具体项目里看结果
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而不是信息完整性

取舍的标准是任务相关性而不是信息完整性

把“而不是信息完整性”落到一个具体项目里看结果
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上下文窗口终究会满

满了之后怎么办是上下文工程里最见功力的环节

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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更好的做法是压缩

摘要保留决策 约定 关键事实丢弃过程性的往返讨论
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压缩本身也有陷阱

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“压缩本身也有陷阱”落到一个具体项目里看结果
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上下文窗口的天花板是物理性的

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“上下文窗口的天花板”落到一个具体项目里看结果
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如果只存在于当天的对话里

外部记忆的价值在协作场景里尤其明显

把“如果只存在于当天的”落到一个具体项目里看结果
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写入的时机必须是"当下"

这里有个容易被忽视的纪律写入的时机必须是"当下"而不是"稍后"

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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带走四步

找项目

从真实任务开始

出材料

把想法变成可处理内容

做交付

用结果判断能力

可复用

把完成沉淀为流程

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让能力长出来

结果是真正重要的信息淹没在噪音里模型在关键时刻抓错了参考

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