【AI前沿】告别臃肿提示词!Cursor用「动态上下文发现」让AI编程更聪明

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作者：微信文章
告别臃肿提示词！Cursor用「动态上下文发现」让AI编程更聪明


Sienna前言

姐妹们！作为一名时刻关注AI前沿的设计师/科技爱好者，我发现最近AI编程Agent的进化速度简直让人眼花缭乱！但不知道你们有没有和我一样的烦恼——有时候给AI的“指令”太多太杂，它反而会“CPU过载”，表现得不尽如人意。

Cursor团队最近分享了一个超酷的概念：「动态上下文发现」，它就像给AI编程助手装上了“智能雷达”，让它能自己判断需要什么信息，而不是一股脑儿把所有东西都塞给它。这不仅是技术的进步，更是一种优雅的“设计思维”在AI工程中的体现。今天就来带大家一探究竟！
正文

代码Agent正在以前所未有的速度重塑软件开发的方式。它们的飞速进步，一方面得益于更强大的模型本身，另一方面也离不开更精巧的“上下文工程”——也就是我们如何引导和“喂养”模型。

Cursor团队发现了一个有趣的现象：随着模型越来越擅长扮演“智能体”的角色，「预先提供过多的细节，反而可能成为它的负担」。更好的方式是，让Agent学会自己“按需索取”。这种新模式，他们称之为 「「动态上下文发现」」，与我们习惯的、把所有信息都堆在提示词里的 「「静态上下文」」 模式形成了鲜明对比。
🎯 动态上下文发现：更聪明，更省“流量”

动态上下文发现的优势超级明显：

「超高“Token”效率」：只引入必要的数据，大大节省了宝贵的上下文窗口空间。「提升回复质量」：减少了上下文里可能互相矛盾或造成混淆的“噪音”信息，让Agent的思路更清晰。

Cursor具体是怎么做的呢？他们分享了五个超实用的实践：
1. 把冗长的工具响应变成“文件”

想象一下，AI执行一个Shell命令，返回了一屏幕的日志。传统做法可能是截断它，但这可能会丢失关键错误信息。Cursor的妙招是：「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，你需要的话自己去看。” Agent会先调用 tail 命令看看末尾，如果需要更多，再继续读取。这样既保留了完整信息，又避免了无谓的上下文膨胀。
2. 在“总结”时，给AI一个“历史档案库”

当对话太长，上下文窗口快满了的时候，Cursor会触发一个“总结”步骤，为Agent压缩出一个新的、简洁的工作摘要。但这毕竟是有损压缩，AI可能会忘记一些关键细节。

现在，Cursor会把完整的对话历史也作为一个“文件”提供给Agent。如果AI发现总结里缺了点什么，它可以主动去这个“历史档案库”里搜索，把丢失的记忆找回来！


3. 拥抱开放的「Agent Skills」标准

Cursor支持 Agent Skills 这个开放标准。你可以把Skills理解为给AI的“技能包”（比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会先知道有哪些技能包（静态上下文），然后在需要执行特定领域任务时，动态地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，它用到哪章翻哪章，而不是把整本书都背下来。
4. 按需加载MCP工具，告别“全家桶”

MCP（Model Context Protocol）能让AI访问很多外部资源，比如生产日志、设计稿等。但有些MCP服务器自带几十个工具，每个都有长长的描述，全塞进提示词里简直是一场灾难。

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只会先拿到一个工具名称列表（静态上下文），当它真的需要某个工具时，再去对应的文件夹里查找详细说明。

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


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看。现在，Cursor会自动把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，为什么我这个命令失败了？” AI自己会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，这个功能尤其好用。
💡 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Agent快速演进的当下，「“文件”是一种极其简单而强大的抽象」。它比重新发明一套可能无法适应未来的复杂抽象要可靠得多。

这些基于「动态上下文发现」的改进，将在未来几周内向所有Cursor用户逐步推送。背后是Cursor团队（Lukas Moller, Yash Gaitonde等大神）智慧的结晶。如果你也热衷于用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工程技术的优化，更是一种设计哲学的转变——「从控制到赋能，从复杂到优雅」。作为设计师和科技弄潮儿，我们追求的正是这种“智能且无感”的体验。Cursor的探索告诉我们，最好的交互，是让工具懂得在合适的时候出现，在不需要时优雅地隐去。期待AI编程助手们带来更多这样令人惊喜的“设计感”革新！


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*原文：https://cursor.com/cn/blog/dynamic-context-discovery