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用持久上下文层实现一致的 AI 编码

AI 编码 agent 的上下文不在于聊天历史或跨会话记忆,而在于磁盘上实际可读的文件。每次启动都是全新状态——没有组件库、没有约定、没有过去如何写代码的记录。带真实代码库的 agent 与空沙箱中的 agent 输出天差地别。

沙箱中每次 session 重置:没有测试、没有 CLAUDE.md、没有 .cursorrules、没有设计令牌、没有 git 历史。Agent 从空白开始即兴创作,大规模即兴只是熵的伪装。所谓“上下文”对 agent 而言,按重新读取频率排列三者:可见文件(函数签名、类型、已有模式)、测试(唯一 ground truth)、约定文件(CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md 等)。没有这些,agent 做的是自由生成——在 30 秒演示中神奇,在 200 文件仓库中尴尬。

简单修复:在仓库根目录放约 600 字节的约定文件——标明组件位置、样式规则、测试命令。无需向量存储或微调。任何遵守项目规则的 agent(Claude Code、Cursor、Codex CLI、Aider、Continue)都能每次以相同方式启动。模型会变,约定不变。


OTF kit 进一步将此打包:约 200 个跨平台组件、预写约定文件与 20+ 测试过的提示模板、设计令牌、上线脚本。agent 从第 1 天到第 200 天保持相同的心智模型。

本周行动:打开实际交付产品的仓库,确认根目录有 CLAUDE.md、.cursorrules 或 AGENTS.md。没有的话,花 30 分钟写三条规则:组件放哪里、如何设计样式、测试命令是什么。提交推送,下次 agent session 会看到效果。若想跳过空白仓库,可直接运行 OTF kit CLI,生成已预配好组件、令牌、约定文件和提示库的项目。

#开发者 #工具 #AI编码 #持久上下文 #OTFKit #沙箱 #CLAUDEmd #CursorRules
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