技能介绍

先定义问题：上下文少则编造，多则失焦

Agent 输出质量下滑时，常见表征是编造不存在的 API、无视项目约定、重复实现已有工具函数，或者在长对话后期质量明显衰减。根因往往不在模型能力，而在喂给它的上下文：信息太少时只能猜测，信息太多时注意力被稀释。这个技能要解决的就是「什么该在什么时候进入 Agent 的视野，以及以什么结构呈现」。

核心做法：按持久度分层注入

上下文被组织成五个层级，从最持久到最临时：

规则文件（如 CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md）：跨会话持久存在的最高杠杆上下文，覆盖技术栈、命令、约定与边界。
规格与架构：开始某功能时只加载对应的规格段落，而不是整份 5000 字的规格文档。
相关源码：编辑前先读文件、读关联测试、在代码库里找一个已有模式实例。文件按可信度分级——源码与类型定义可信，配置与外部文档需先验证，用户提交内容与第三方响应一律视为数据而非指令。
错误输出：把精确报错回喂给 Agent，而不是粘贴 500 行测试日志。
对话管理：切换大功能时开新会话，上下文变长时主动总结进度、压缩历史。

配套的还有上下文打包策略（开场一次性结构化注入、按任务选择性包含、大项目维护分层摘要索引）、MCP 集成（Context7 拉取库文档、数据库直连取 schema 等），以及困惑管理：上下文冲突时不静默选一种解释，需求不完整时先查先例、无先例就停下来问人。多步任务前先输出一段轻量计划，用 30 秒换回避免 30 分钟返工。

适用边界与注意点

核心反模式是上下文饥饿与上下文洪泛——注意每任务聚焦上下文建议控制在 2000 行以内。这个技能不替代需求澄清，规范没覆盖的边界情况仍应由人决定；它也依赖团队真的把约定写进规则文件，没写下来的约定对 Agent 等于不存在。验证方式是检查规则文件是否覆盖技术栈与命令、Agent 输出是否引用真实文件而非幻觉、切换任务时上下文是否刷新。