给 AI 的 Context 不是越多越好
不论是什么模型，Context 和 Tools 都很重要。Tools 很多时候比较通用，就像锤子；Context 更像钉子，没有绝对正确，只有是否适合当下的场景。我们需要先知道钉子的形状和长度，才能匹配合适的锤子。
但 Context 并不是越多越好。Context window 可能会继续变大，可无穷尽的上下文不一定能让模型更准确。信息被放进 Context，也不代表模型一定能找到、理解并正确使用。
所以真正难的，不是继续往里面塞内容，而是如何在需要的时候给模型合适的 Context。Workflow、Skills 和渐进式披露可以解决一部分问题，但当它们需要在企业内部被更多人使用时，反馈、更新和迭代会变得更加困难。
我现在觉得，我们需要更准确地构建 Context 架构，也需要对应的反馈和迭代机制。Context，比如 Skill，应该像 codebase 一样被版本控制和管理。