精简 Agent 上下文的循环工程法
Paulinefoster · reddit · 2026-07-07
作者分享用「Loop Engineering」方法精简 Vibe Coding 中日益臃肿的 Claude agent 上下文，目标是在不引入回归的前提下减小上下文、降低 token 成本，同时保留 agent 体验与能力。具体做法：通过依赖注入搭建可插拔的 Lab 环境（上下文按功能模块化为 md 文件），再用 LLM-as-judge 评测夹具模拟多轮对话、用 CSV 日志记录结果，形成自动化清理 harness，解决此前 AI 删除时「过于保守」或「过度删除致蠢」的两难。