Prompt 设计不只是把要求写清楚，还要处理上下文长度、状态传递、边界意图和输出格式稳定性。围绕四类常见错误，给出可落地的拆分、状态管理、示例构造和测试优化方法。
Cursor 的动态上下文发现把工具输出、聊天历史、MCP 工具描述、终端会话等长内容放进文件，只在任务需要时让代码 Agent 主动检索和读取。这样可以减少上下文窗口中的无关信息，降低 token 消耗，并缓解摘要丢失细节、工具描述膨胀、终端日志过长等问题。
Agent 系统的稳定性不只取决于提示词，更取决于上下文如何组织。围绕状态表达、工具调用、记忆管理、MCP 结构化协议和可靠性工程，系统讲清上下文工程在 Agent 架构中的设计方法。
从 LLM、规划、记忆、工具四个组件讲清 Agent 的基本架构，并展开 ReAct 执行循环、生产环境稳定性问题、框架选型和企业级智能助手的分层设计。
多 Agent 系统不是简单地把任务拆成多个步骤，而是用不同角色、工具、模型和上下文处理异构任务。内容覆盖 Supervisor、Swarm、Handoff、上下文迁移、状态同步、框架选型和稳定性设计。
BabelDOC 解决 PDF 翻译后排版混乱的问题，OneAIFW 在请求大模型前自动脱敏隐私数据。这里讲清两个开源工具的工作方式、适合场景、上手命令和使用时需要注意的坑。
AI 编程工具的关键不只是“让模型写代码”，而是理解 Token、工具调用、代码库索引、规则配置和上下文管理。掌握这些机制后，可以更稳定地完成代码检索、需求拆解、问题排查、流程图生成和项目协作。
NVIDIA DGX Spark 是面向本地 AI 工作负载的桌面超算，核心价值在于离线推理、图像视频生成、知识库和 LoRA 微调。围绕硬件约束、部署流程、微调方法和适用人群，讲清它能做什么、不能做什么。
