上下文管理

围绕电脑控制抖音、小红书是否封号，群里给出的风险判断很明确：抖音相对宽松，小红书更容易被检测。

Claude 更新后有人观察到可触发的专家 agents 变多，教材更新会分出作图、文字、出题、检查等角色。

群友反馈上月 Codex 调用浏览器上传文件卡住的问题已经恢复，相关自动化上传流程可以重新回测。

上下文管理的核心是主动切割而非被动等待溢出

任务日志md文件是最朴素但最可靠的上下文传递方式

文档地图（AGENTS.md导航）可以让AI按需加载而非全量加载

长任务应限制单次运行时间并设置检查点，防止AI偏离方向

AI 工具使用成本已经成为工程能力的一部分，不能只看模型能力。

账号池和中转可以降低短期成本，但长期风险是账号、IP 和稳定性。

重要项目记忆应该写入本地 AGENTS.md，而不是依赖某个账号的聊天记忆。

上下文压缩会省 token，但复杂任务更适合拆分和交接，而不是无限续聊。

MCP 和 Skill 的价值在于把能力变成明确可调用的工具，并限制 Agent 乱用其他路径。