第 9 课：上下文与行为控制

结论

上下文不是越多越好。对 coding agent 来说，上下文系统的价值是把项目规范、交付标准、可用技能、提示模板和临时约束按来源组织起来，并在每次 session 创建时装配成模型能遵守的行为边界。

入口问题

为什么同一个模型在不同仓库里应该表现出不同的工程习惯？

心智模型

• 项目规则提供本仓库的协作约束。
• skills 提供可复用工作流。
• prompt templates 提供可参数化任务入口。
• ResourceLoader 把这些来源合并成一份资源快照。

源码推演（省略版）

下面不是完整源码，而是把本课主线压缩成可以在文档里直接阅读的关键形状。读者即使不打开本地源码，也应该能看出运行时如何组织职责。

async function buildSystemPrompt(task: Task) {
  const resources = await resourceLoader.reload();
  return composePrompt({
    baseInstructions,
    projectRules: resources.contextFiles,
    skills: resources.selectedSkills(task),
    template: resources.promptTemplate(task.kind),
  });
}

• 省略版源码说明上下文不是简单字符串拼接，而是多个来源按规则合成。
• reload() 的价值是让规则变化、skills 变化和 extension 发现能进入下一次 session。
• diagnostics 很重要：上下文加载失败应该可见，而不是静默影响模型表现。

课堂练习

为一个团队仓库设计三类上下文：必须遵守的规则、可选技能、任务模板。

掌握标准

• 能解释项目规则、skills 和 prompt templates 的区别。
• 能说明 ResourceLoader 为什么是 runtime 边界。
• 能设计上下文加载失败时的用户提示。

课后习题

1. 实践题：基于本课的省略版源码，补出一个最小实现草图，要求写清输入、输出、副作用和错误处理。
2. 思考题：本课机制如果只靠 prompt 约束，而不放进 harness 或 runtime，会出现什么工程风险？