📌 📄 内容摘要:
djj (@pDJJq) 在 [开源][ClaudeCode] 通过SubAgnet实现Augment Context Engine! 节约83%的上下文! 中发帖
核心实现:
Scout Agnet (做大量的读取, 并且最终组织为一个精简高价值的输出): cc-plugin/agents/scout.md at main · TokenRollAI/cc-plugin · GitHub
Scout Command(强化Agent的调用/并行调用): cc-plugin/commands/withScout.md at main · TokenRollAI/cc-plugin · GitHub
原理
sub-agent的上下文非常独立, 不影响主agent的进行. 非常适合做大量的 读 → 总结 的操作.
正如帖子所说: 我用这个帖子向你解释清楚, augment code究竟是凭什么 成为现在世界上最强的AI编程工具
claude code的核心问题是: 用超量的上下文解决问题, 在小规模问题上良好, 在中大型项目上表现容易爆上下...
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📢 来源：LINUX DO
