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CLI 中的 Agent 工作流：Prompt 构造与上下文管理的艺术

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06-07 19:43

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看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键

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54. Codex CLI命令大全。Codex CLI 的 slash commands 其实不只是快捷命令，而是一套工作流控制台。开工前用 `/status`、`/model`、`/permissions` 调好环境；复杂任务先 `/plan`，长任务交给 `/goal`；写完再用 `/diff` 和 `/review` 检查风险。上下文、插件、技能、后台任务、终端体验，也都能用命令快速管理。收藏这组卡片，下次用 Codex 不用再翻文档。 #Codex #Claude #OpenAI #AI编程 #开发效率 #程序员工具

55. Claude code 源码曝光 Agent架构拆解

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58. Context Mode 实操指南：AI 编程 Agent 的上下文瘦身术

59. Harness Engineering：为 Coding Agent 构建可控工程系统的实践

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61. 外置上下文管理方案构想

62. 如何优雅地使用 Claude Code 的 Workflow

63. OpenCode用户必看！自动省Token神器

64. Context 不是免费的：解析长文档 agent 的性能天花板与架构优化

65. OMX (Oh My codeX)：Codex 的 Workflow Layer 与生态扩展

66. Microsoft Agent Framework 使用 Skills

67. Codex+Claude双模型 workflow，程序员高效编码新路径

68. CS146S: The Modern Software Developer Week 2 - 构建 Coding Agent 与 MCP Server 实现 LLM 调用工具

69. OpenClaw源码解析系列-Agent Loop Agent Loop（智能体循环）是 OpenClaw 的核心执行流程。简单来说，它是从 "接收用户消息" 到 "返回 AI 回复" 的完整路径：消息接收 → 上下文组装 → 模型推理 → 工具执行 → 流式输出 → 持久化这个过程不是简单的"一发一回"，而是： • 🔄 串行执行：同一会话的多次请求会排队，避免冲突 • 🛠️ 工具调用：AI 可以执行工具（读文件、发消息、控制设备） • 🌊 流式输出：回复不是等 AI 想完才发，而是一字一字地流式返回 • 💾 状态持久化：对话历史自动保存，下次继续

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72. OpenAI官方推荐：让Codex听话的5句提示词，效率直接翻3倍

73. 从0到1搭建一个Agent - 零

74. Claude Code × Context Mode：Context 窗口省 98% 的终极方案

75. 02:Agent Loop 深度剖析：ReAct 循环的工程实现

76. 从零开始使用agent-code

77. AI 驱动严肃软件开发：工程化实践指南

78. Prompt 工程在 Agent 里怎么跑

79. 从 0 到 100 上手这个开源神器 | 一文搞懂 Codex-Manager！多账号轮转GPT

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