Context Engineering

Pi 默认只把四个工具交给模型：read、bash、edit、write。 它没有内置 Plan Mode、Todo、MCP、subagent、permission popup 或 background bash。读到这里，很容易把 Pi 写成一篇极简主义赞歌：四个工具足够，复杂框架都可以删掉。 ...

把“永远不要修改 .env”写进 CLAUDE.md，这条要求会进入 Claude 的上下文。它会影响模型的选择，却没有在文件系统前竖起一道墙。 同一句话若进入 PreToolUse Hook、permission deny rule 或 sandbox 文件规则，语义已经变了：它开始决定一次工具调用能否发生，或者一个 Bash 子进程实际能碰到什么。 ...

如果把 Claude Tag 只理解为 Slack 机器人，会错过它最重要的产品变化。它把频道变成了一个可授权、可记忆、可持续运行的 Agent 空间：团队共享同一个执行者，任务在 Anthropic 托管的线程级沙箱中异步完成，外部凭证由 Agent Proxy 在边界注入，结果回到公开线程并留下可追溯记录。Claude Tag 官方文档 已经把这些机制写得相当具体。 ...

一次交流里，我卡在一句看似简单的话上：“我知道 Agent 的体感边界，但是不知道 Agent 具体的定义怎么样说。” 我能判断一个固定路径的 workflow 不太像 Agent，也能看出一个会根据工具结果改计划、必要时暂停或移交的系统更像 Agent。可当对方等我给出一句没有漏洞的定义时，我发现脑中的东西不是一句话。它更像许多正例、反例、相邻概念和行动后果叠出来的判别器。 ...

如果蒙田也有一个 AI，会发生什么？ 我是在每天使用 DayPage、看着个人 vault 里积累到约 250 天 Markdown 以后，才真正问出这个问题。过去越来越不容易丢失：AI 可以找回旧句、并排不同年份的判断、指出我忘记的矛盾。与此同时，“这些记录说明我是怎样的人”也越来越容易被它抢先回答。 ...

本文是一场思想实验式模拟访谈。受访者由认知神经科学与 AI 记忆系统工程视角组合而成，不代表任何真实专家的原话。 2026 年 3 月，我在一条笔记里写：AI 时代，也许忘记比记忆更重要。 ...

一个早上，和三件不该存在的东西 有一天早上我起来，泡咖啡，打开笔记本，看到夜里跑的几个 agent 都停在了完成状态：一个给我的小工具加了完整的多语言支持，中英日三套文案，抽了 i18n 层；一个给博客做了阅读进度统计；一个把我半年前写的 CLI 重构成了插件架构。代码都很干净，测试都是绿的。 ...

我决定做一个面向程序员的开发机体检 skill，代号 devbox-doctor。它只读扫描你的 Mac，把应用、包管理器、配置接管点、常驻资源和可能的卸载残留整理成事实；模型只负责解释证据并提出下一步，不能把“看起来像”变成删除命令。最终交付是一份能复核、能降级、能说明自己哪里不知道的体检报告。这篇文章记录它的设计，也记录几处最容易写得漂亮、做得危险的地方。 ...

一套有价值的 Skill，核心不在 prompt 多精妙，而在三件事划分得多干净：确定性的工作交给代码，语义判断交给模型，执行确认交还给人，再用结构化契约把三者缝起来。这个结论来自我最近拆解的一个存储清理 Skill。删文件是 Agent 的高风险能力，而它能让我从「本能警惕」走到「愿意确认」，靠的是设计，不是信任。 ...

框架立完之后，我发现自己没有「第一现场」 「从信息到创作」五篇写完，框架是立住了：信息采集降噪，记录沉淀半成品，知识结构化成能力，创作面向受众重组。但写完第三层·知识 里那句「知识库是你和 AI 共用的第一现场」之后，我一直有点心虚—— ...

最危险的简报，可能一条内容都没有 早上打开每日简报，页面上显示 0 条新内容。也许昨夜确实风平浪静；也可能是 RSS 路由坏了、API 开始返回空页，或者凭据在凌晨过期。从读者这一端看，这几种完全不同的状态只有同一个样子：安静。 ...

一个反直觉的信号：它开始反过来提示你 假设有一天，你打开工作台，Agent 没有等你输入下一条命令，而是先说： 我注意到昨天那份方案的第三节还没有收尾。我按你上周的口径起了一个草稿，现在要看吗？ ...

一年过去了，为什么大多数人的 AI 还停在原地 过去一年，写文案、翻译、总结和分析都用上了 AI。但诚实地问一句：它真的接管了业务环节，还是每次仍由你重新交代背景、判断输出、决定下一步？ 模型变聪明了，反复切换上下文和担责任的人往往没变。 ...

聊了很久，手里留下了什么 我也有过这样的晚上：本来只想把一个选题想清楚，结果和 AI 从标题聊到商业模式，又从商业模式聊到人生。对话很顺，窗口关掉之后，文章仍是一片空白。 这不说明对话无用。它只提醒我：探索和执行是两种不同的工作。 ...

越堆越大，越来越没用 到第三层了。信息被采集降噪，记录被写下、精修成半成品——现在要回答的是：怎么把这些半成品，变成真正的知识？ 先说知识的定义。知识是和你相关的、结构化的、能反复调用的东西：某种思维模型、某几项技能、某套方法论，还有你的判断、定位、价值观。它的关键词是可复用，它解决的是你自己的问题。 ...

四个名字，代表四种不同的工作 我过去的笔记只朝一个方向生长：向内。链接进来，碎片堆积，目录反复改名，仓库越来越重。我把“拥有”错认成了“加工”。 AI 让这种错误变得更便宜。模型可以快速生成、摘要、分类和改写文字，但速度不会自动把来源变成证据，把观察变成知识，也不会把初稿变成我应当发布的东西。它完全可能把仓库撑得更大，而机器一点没变强。 ...

上下文工程（Context Engineering）是在 LLM 每一次推理时，对进入上下文窗口的最优 token 集合——系统提示、检索文档、对话历史、工具定义与记忆——进行筛选、排序与淘汰的一整套工程策略。 它与提示词工程的区别一句话讲清：提示词工程优化「一句话的措辞」，上下文工程优化「整扇窗口的布线」。这个定义来自 Anthropic 的工程文章，Karpathy 也公开背书了这次改名。下文把这门正在成形的学科完整拆开。 ...

「Agent loop 是 10 行代码，Agent engineering 是 10 万行代码。」 这句话不是代码审计结论，更像一把拆系统的刀。它戳破了一个常见错觉：把 prompt 写好、把 LLM API 调通，只能证明 loop 能转；要让系统在无人值守时仍可恢复、可追踪、可约束，主要工作在 loop 外。 ...

关于 AI 智能体身份连续性的哲学边界与工程实践 引言：先把“身份”降到工程可讨论的尺度 Agent 失忆，最先伤害的不是拟人感，而是合作成本。 一次会话里表现出色，并不等于下次还能沿用同一套判断。用户要重新说明偏好，团队要重新交代约束，系统也很难解释某个决定从哪里来。长期合作所依赖的信任，恰好建立在这些看似琐碎的连续性上：它记得什么，忘掉什么，为什么改变，以及谁批准了改变。 ...

2026 年 7 月 16 日，Google 正式把 NotebookLM 更名为 Gemini Notebook。 名字变了，最值得保留的问题没有变： 我能不能沿着一段答案，走回一份自己愿意相信的证据？ 这才是 Gemini Notebook 与普通聊天工具真正不同的地方。普通对话从一个宽广模型出发，靠提示词收窄范围；Gemini Notebook 先让你圈定来源，再围绕这些来源提问、比较和生成结果。它最有价值的不是“更会写”，而是缩短了生成主张到检查原文之间的距离。 ...

引言：不要从聊天窗口理解大模型 第一次使用大语言模型，很容易产生一种错觉：屏幕另一端似乎住着一个读过许多书、能够推理也愿意解释的人。它会写代码，会概括论文，会在同一段对话里保持语气，甚至会为自己的错误给出一套听起来完整的理由。 ...