编程代理的上下文配置指南
过去几个月，我们配置和丰富编程agent上下文的选项呈爆发式增长。Claude Code 在这一领域引领创新，但其他编程助手也在迅速跟进。强大的上下文工程已成为这些工具开发者体验的重要组成部分。
当然，上下文工程与所有类型的agent和 LLM 使用场景都相关。我有一个简单的定义：“上下文工程就是筛选模型看到的内容，以便获得更好的结果。”
对于编程agent来说，出现了一系列上下文工程方法和术语。其基础是工具提供的配置功能（例如“规则”、“技能”），然后是我们如何在概念上使用这些功能（“规范”、各种工作流）。
本文是关于当前上下文配置功能状态的入门指南，以 Claude Code 为例进行说明。
什么是编程代理中的上下文？
“一切皆为上下文”——不过，以下是我认为的编程代理中上下文配置的主要类别。
可复用的提示
几乎所有形式的 AI 编程上下文工程最终都涉及大量包含提示的 markdown 文件。我在这里 broadest 意义上使用“提示”一词，就像 2023 年那样：提示是我们发送给 LLM 以获取响应的文本。在我看来，这些提示背后有两种主要的意图类别，我称之为：
指令：告诉代理执行某操作的提示，例如“用以下方式编写 E2E 测试：……”
指导：（也称为规则、护栏）代理应遵循的一般约定，例如“始终编写相互独立的测试。”
这两个类别经常相互融合，但我仍然认为区分它们很有用。
上下文接口
我实在找不到一个既定的术语来形容我所说的上下文接口：向 LLM 描述如何在需要时获取更多上下文的描述。
工具：内置功能，如调用 bash 命令、搜索文件等。
MCP 服务器：在您本地机器（或服务器）上运行的定制程序或脚本，使代理能够访问数据源和其他操作。
技能：这些是编程上下文工程中的最新成员，是描述代理可以在需要时按需加载的额外资源、指令、文档、脚本等的描述。
配置的这些接口越多，它们在上下文中占用的空间就越多。因此，对于特定任务需要哪些上下文接口，进行战略性思考是明智的。
工作区中的文件
编程代理中最基本且最强大的上下文接口是文件读取和搜索，以了解您当前的代码库，所以我在这里特别提及。值得反思您现有的代码作为上下文的效果如何，基本上就是您是否拥有AI 友好的代码库设计。
如果以及何时：谁决定加载上下文？
LLM：允许 LLM 决定何时加载上下文是以无人监督方式运行代理的前提条件。但始终存在一些不确定性（不妨说是非确定性）——即 LLM 是否会在我们期望时加载上下文。例如：Skills
人类：人类调用上下文让我们能够控制，但会降低整体自动化程度。例如：通过斜杠命令 /skill_name
agent软件：某些上下文功能由agent软件本身在确定性时间点触发。示例：Claude Code hooks
多少：尽可能保持上下文精简
上下文工程的目标之一是平衡给出的上下文量——不要太少，也不要太多。尽管上下文窗口实际上已经变得非常大，但这并不意味着可以随意将信息倾倒进去。当代理获得过多上下文时，其效率会下降，当然，过多的上下文也是成本因素。
其中一些大小管理取决于开发者：我们创建多少上下文配置，以及我们在其中放入多少文本。我的建议是逐步构建规则文件等上下文，而不是从一开始就塞入太多内容。模型已经变得相当强大，所以您可能在半年前必须放入上下文的内容现在可能不再必要了。
关于上下文有多满、什么占用了多少空间的透明度，是帮助我们平衡这一点的工具中的关键功能。
但这并不完全取决于我们，有些编程agent工具在底层优化上下文方面也做得更好。它们会定期压缩对话历史，或优化工具的表示方式（如 Claude Code 的Tool Search Tool)。
以Claude Code为例
以下是Claude Code 的上下文配置功能概览，以及它们在上述维度中的位置：
1.CLAUDE.md
是什么：指导
谁决定加载：Claude Code - 会话开始时始终使用
何时使用：对于适用于整个项目的最常重复的一般约定
内容样例：
“我们使用 yarn，不用 npm”
“运行任何东西前别忘了激活虚拟环境”
“我们重构时不关心向后兼容性”
其他编程助手：基本上所有编程助手都有这个主“规则文件”功能，例如OpenClaw等；目前正在尝试将其标准化为AGENTS.md
2.Rules
是什么：指导
谁决定加载：Claude Code，当配置路径中的文件已被加载时
何时使用：有助于组织和模块化指导，从而限制始终加载的 CLAUDE.md 的大小。规则可以限定到文件（例如 *.ts 适用于所有 TypeScript 文件），这意味着它们只在相关时才会加载。
内容样例：“编写 bash 脚本时，变量应引用为 ${var} 而不是 $var。”路径：**/*.sh
其他编程助手：越来越多的编程助手允许这种基于路径的规则配置，例如 GH Copilot 和 Cursor
3.斜杠命令 /
是什么：指令
谁决定加载：人类
何时使用：您有特定较长提示的常见任务（审查、提交、测试……），您希望在主上下文内自行触发这些任务。在 Claude Code 中已弃用，被技能取代
内容样例：/code-review·/e2e-test·/prep-commit
其他编程助手：常见功能，例如 GH Copilot 和 Cursor
4.技能 skills
是什么：指导、指令、文档、脚本……
谁决定加载：LLM（基于技能描述）或人类
何时使用：在最简单的情况下，这是用于您只想在任务相关时“延迟加载”的指导或指令。但您可以将任何额外资源和脚本放入技能的文件夹中，并从主SKILL.md中引用它们以供加载。
内容样例：
- JIRA 访问（技能例如描述代理如何使用 CLI 访问 JIRA）
- “React 组件应遵循的约定”
- “如何集成 XYZ API”
其他编程助手：Cursor 的“智能应用”规则一直有点类似，但现在他们也在转向 Claude Code 风格的技能
5.子代理sub agent
是什么：指令 + 模型配置和可用工具集；将在其自己的上下文窗口中运行，可以并行化
谁决定加载：LLM 或人类
何时使用：
适合并值得在它们自己的上下文中运行以提高效率（通过更多有意的上下文来改善结果）或降低成本的大型常见任务。
您通常希望使用与默认模型不同的模型的任务
需要特定工具/MCP 任务的任务，而这些工具您不希望始终在默认上下文中可用
可编排的工作流
内容样例：
为刚构建的所有内容创建 E2E 测试
由单独的上下文和不同模型完成的代码审查，为您提供“第二种意见”，而不带有原始会话的包袱
子代理是 claude-flow 或 Gas Town 等 swarm 实验的基础
其他编程助手：Roo Code 已经有子代理有一段时间了，他们称之为“模式”；Cursor 刚刚获得它们；GH Copilot 允许代理配置，但目前只能由人类触发
6.MCP 服务器
是什么：在您的机器上（或服务器上）运行的程序，通过模型上下文协议使代理能够访问数据源和其他操作
谁决定加载：LLM
何时使用：当您希望赋予代理访问 API 或在您机器上运行的工具时使用。将其想象为您机器上具有大量选项的脚本，这些选项以结构化方式暴露给代理。一旦 LLM 决定调用此工具，工具调用本身通常是一个确定性的事情。现在有一种趋势，用描述如何使用脚本和 CLI 的技能来取代某些 MCP 服务器功能。
示例用例：
- JIRA 访问（可以执行 Atlassian API 调用的 MCP 服务器）
- 浏览器导航（例如 Playwright MCP）
- 访问您机器上的知识库
其他编程助手：此时所有常见的编程助手都支持 MCP 服务器
7.钩子Hooks
是什么：脚本
谁决定加载：Claude Code 生命周期事件
何时使用：当您希望每次编辑文件、执行命令、调用 MCP 服务器等时都确定性发生某些事情时
示例用例：
自定义通知
每次文件编辑后，检查它是否是 JS 文件，如果是，则在其上运行 prettier
Claude Code 可观测性用例，例如将所有执行的命令记录到某处
其他编程助手：Hooks 仍然是一项相当罕见的功能。Cursor 刚开始支持它们。
8.插件plugins
是什么：分发所有或任何这些内容的方式
示例用例：在组织内分发一组通用的命令、技能和 hooks 给团队
