AI编程准则④⑤⑥：上下文过量反而削弱AI判断力
先把本文的定位讲明白。如果你读过上一篇文章，应该已经了解前三条准则，以及显式化、客观化、机械化这三个核心动作。但本文不预设你认同“上下文越多越好是错误的”这一观点——这个说法违反直觉，很有必要深入讨论。准则④主要包含以下三点：第一点：上下文属于稀缺资源，窗口容量、注意力以及相关性都存在上限；一旦塞入大量无关信息，AI识别关键约束的能力就会下降。这句话中出现了三个“有限”，但大多数人往往只注意到第一个。第二个“有限”才是核心。窗口从20万token扩展到100万token，并不意味着AI对第80万个toke
AI Agent技能生态一周进展 | 2026年5月21日
一、OpenAI Codex Skills生态快速扩张：从自动审查到赛博桌宠 本周，OpenAI Codex的技能生态持续升温。龙虾之父Peter Steinberger于5月14日发布了一款名为"codex-review"的全自动审查Skill，它封装了Codex CLI的多种调用模式——支持本地未提交修改审查、分支与主干差异审查、单次提交审查，并可结合GitHub CLI自动获取PR的base分支，实现"循环审查直到零bug"的自动化流水线。其agent仓库已接近3000 Stars。 与此同时，Co
AI浪潮下的破局之道：金融SaaS“数据冗余困境”如何影响决策质量
你是否有过这样的体验：打开一个功能完备的金融数据看板，铺天盖地的表格、成堆的指标数字不停闪烁，还夹杂着红绿相间的动态曲线。领导站在身后，指向屏幕说：“我们要为客户提供最完整的数据（潜台词：让他们自行判断）。”然而结果呢？用户盯着屏幕看了半分钟，眉头拧成一团，最终无奈地叹气，关掉页面，打开自己那个简陋的Excel表格开始计算。是不是很心塞？明明我们呈现了更丰富的数据、更及时的更新频率、更出色的渲染性能，为何用户反而不买账？因为另一个残酷的事实是：在许多高复杂度的业务场景中，信息越多，做出的决策反而越糟糕。今