探讨:如何用 Subagent 机制解决 AI 自动编程时的 Context 溢出与膨胀问题?
各位 V 友,AI 编程工具现在越做越重,文件目录稍微大一点,上下文就被各种 Grep 和日志给污染了,Token 费用直线上升。 看了下 Antigravity 2.0 里的 define_subagent 和 invoke_subagent 流程,通过给子代理限制 Tool
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帕金森定律:“在工作能够完成的时限内,工作量会一直增加,直到所有可用时间都被填充为止” 在 HN 看到深感赞同,有了 AI 以后,我们公司的项目版本量明显变得更大也变得更复杂,人也更累了
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本人是个烟斗爱好者嘛,最近ai能力大爆发,连带我自己也膨胀起来了:搞一个斗草监控和抢草的应用。谁知道被codex直接卡在卡在坎上了。先说一下我的问题: 1、codex基本帮我实现了框架,采集的网站是这个: 但是到网站库存实时更新这里,直接被拒绝了: 佬佬们,救救草友,指点指点 1
据Windows Latest深度调查, Windows 11月度累积更新体积已从2024年的约300MB膨胀至2026年的5GB,解压后更接近9GB。 其中AI功能确实贡献了部分增量,但更新机制本身的设计才是体积持续膨胀的根本原因。 AI组件:3GB的增量从何而来 2025年5
具体案例: V2EX Safe Reading Helper 5.3.0 ,一个油猴脚本,核心逻辑不复杂,但 530 行里能清楚看到几层叠加痕迹: topic 来源从 API 一路加到 /recent 、节点页、ID 逐个扫描——每次拿不到帖子就加一个 fallback ,互相没
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