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删除 1/3 Skills 后更好用:一套精简 Agent 上下文的提示词
开发者 Tw93 分享了一次上下文裁剪实践:删除了约 1/3 的 Skills,并优化所有项目的上下文,观点是模型能力越强,旧的项目上下文反而可能阻碍模型发挥。他同步发布了一份可直接交给 Agent 执行的 14 条提示词,Waza 用户更新到最新版后说「帮我精简一下规则」即可使用。 流程设计为先盘点每轮对话都会加载的内容(根目录 AGENTS.md / CLAUDE.md、全局规则、无 paths: 的 .claude/rules、各 skill 描述),按修、删、挪、改写、保留五类逐条给出处理清单,确认前不改任何文件。核心原则包括:删掉「先读再改」「跑测试」这类模型本来就会做的描述;写目标而非实现路线,如「快、确定、开销小」压缩成 tight 这类词语并配 NO / OK 例子;「做 Y 之前先读 X」改用 hook 在做 Y 时注入 X。 文中给出明确的不可删清单:用户偏好、被否掉的方案、机器环境、不可逆操作(删数据、花钱、发布、提权、改写已推送历史)规则,以及带日期的拍板决策记录。验证环节设计了两个手法:让未参与精简的另一个 Agent 反查是否删过度,以及在新文件埋暗号、开新会话验证按需加载内容确实生效。
当前结论
Tw93 把自己删掉三分之一 Skills 的经验整理成一份 14 条提示词,交给 Agent 就能自动盘点哪些上下文该删该挪。亮点是防翻车设计:不可逆规则强制保留,还用第二个 Agent 反查有没有删过头。用 Claude Code、Waza 攒了一堆规则文件的人直接抄。
2 个信源47° AI 热度最后更新 2026/11/11 06:59:11
证据链
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