告别臃肿提示词，Cursor用「动态上下文发现」让你的AI编程更聪明，真是太棒了！

告别繁琐提示词！Cursor用「动态上下文发现」让AI编程更聪明

前言

嘿，朋友们！作为一个热衷于AI的设计师/科技迷，我最近发现AI编程助手的进步快得让人目不暇接！不过，不知道你们是否和我有同样的烦恼——有时候给AI的指令过于复杂，反而让它“崩溃”，表现出来的效果不太理想。

Cursor团队最近提出了一个超级有趣的概念：叫做「动态上下文发现」。这就像给AI编程助手装上了“智能雷达”，让它能自主判断所需信息，而不是把所有东西一股脑地灌输给它。这不仅是技术上的突破，更展现了一种优雅的设计思维。今天就来和大家好好聊聊这个新玩法！

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正文

代码助手正在以惊人的速度改变软件开发的方式。这种飞速的发展，既有赖于更强大的模型，也得益于更精细的“上下文工程”——也就是我们如何引导和“输入”信息给模型。

Cursor团队观察到一个有趣的现象：随着模型越来越能扮演“智能体”的角色，「提供过多的细节反而会给它带来负担」。更好的方法是让Agent学会根据需要主动获取信息。他们把这种新模式称为「动态上下文发现」，与我们习惯的把所有信息堆在一起的「静态上下文」形成了鲜明的对比。

🎯 动态上下文发现：更聪明，更省“流量”

动态上下文发现的优势非常明显：

「超高“Token”效率」：只引入必要的数据，大幅节省了上下文窗口的使用空间。
「提升回复质量」：去掉了可能互相矛盾或让人困惑的“噪音”信息，让Agent的思路更加清晰。

那么Cursor具体是怎么做到的呢？他们分享了五个非常实用的技巧：

1. 将冗长的工具响应变成“文件”

想象一下，AI执行一个Shell命令，返回了一大堆日志。传统方法可能是截断信息，但这样可能会漏掉关键错误信息。Cursor的聪明做法是：「把输出写进一个临时文件」，然后告诉Agent：“嘿，结果在这个文件里，想要的话自己去查。” Agent会先调用 tail 命令查看末尾，如果需要更多信息，再继续读取。这样既保留了完整信息，又避免了上下文的无谓膨胀。

2. 在“总结”时，给AI一个“历史档案库”

当对话时间太长、上下文快要满时，Cursor会让Agent进行“总结”，提炼出一个简洁的工作摘要。但这样可能会遗漏一些重要细节。

现在，Cursor会把完整的对话历史作为一个“文件”提供给Agent。如果AI发现总结里有缺失的内容，它可以主动去这个“历史档案库”里查找，找回丢失的记忆！

3. 拥抱开放的「Agent Skills」标准

Cursor支持Agent Skills这个开放标准。可以把Skills看作是给AI的“技能包”（例如如何写一个特定的API调用）。这些技能包本身也是由文件定义的。

AI会先了解有哪些技能包（静态上下文），然后在需要执行特定任务时，动态去查找并引入相关的Skill文件。这就像给AI一本“技能百科全书”的目录，想用哪章节再翻哪一章，而不是把整个书都记住。

4. 按需加载MCP工具，告别“全家桶”

MCP（Model Context Protocol）让AI可以访问各种外部资源，比如生产日志、设计稿等。但有些MCP服务器自带了很多工具，描述信息长得令人头疼，塞进提示词里简直是场灾难。

Cursor的解决方案很“文件系统”：「把工具描述同步到一个文件夹里」。AI只会拿到工具名称列表（静态上下文），当它需要某个工具时，再去对应的文件夹里查找详细信息。

「效果有多好？」 在一次A/B测试中，这个策略「让Agent的总token消耗降低了46.9%」！而且，基于文件的方案还能让AI感知工具状态（比如某个MCP需要重新认证），并主动提醒用户，体验感直线上升！

5. 终端会话？那也是“文件”！

以前，你得手动把终端输出复制粘贴给AI。现在，Cursor会自动将集成终端的所有输出同步到本地文件系统。你可以直接问：“AI，我这个命令为什么失败了？” AI会自己去相关的输出文件里查找原因。对于查看长时间运行的服务器日志，这个功能尤其实用。

💡 简单的力量：文件即接口

Cursor团队坦言，文件不一定是LLM工具的最终接口形态。但在编码助手快速演化的今天，「“文件”是一种极其简单且强大的抽象」。它比重新发明一套可能不适应未来需求的复杂系统要靠谱得多。

这些基于「动态上下文发现」的改进将在未来几周逐步推向所有Cursor用户。背后是Cursor团队（Lukas Moller, Yash Gaitonde等大咖）智慧的结晶。如果你也想用AI解决最酷、最具挑战性的编码问题，不妨去和他们聊聊哦！

写在最后

从“填鸭式”的静态提示到“引导式”的动态发现，这不仅是AI技术的优化，更是一种设计理念的转变——「从控制到赋能，从复杂到优雅」。作为设计师和科技先锋，我们追求的就是这种“智能且无感”的体验。Cursor的探索告诉我们，最好的互动，是让工具在合适的时机出现，而在不需要时优雅地隐退。期待AI编程助手能带来更多这样的“设计感”革新！