Claude 和 GPT 做长任务，怎么避免中途跑偏？

[JasonL]

长任务要有外部任务状态，别只靠对话记忆。计划、已完成、待确认、风险，都写到可读状态里。

[小陈在改bug]

代码任务尤其要限制范围。模型看到顺手能改的东西，会忍不住“清理一下”。

[林小北]

每个阶段都要重新给它目标、约束、当前事实。上下文压缩不是把所有历史压成散文。

[melo]

我们做 agent 时会保存 task brief：用户原始目标、禁止事项、验收标准、当前 repo 状态。每次新循环都注入。

[小满]

模型自己写 todo 可以吗？

[zeroOne]

可以，但 todo 要和工具结果绑定。比如“测试通过”必须来自命令输出，不是模型自评。

[leaf_1997]

Claude 的长上下文读材料强，但长任务执行仍然会漂。GPT 也一样。长上下文解决输入，不解决目标管理。

[阿树]

上下文压缩频率怎么定？

[nora]

看窗口和任务阶段。每完成一个可验证阶段就压缩一次，比按轮数压缩更自然。

[别问问就是缓存]

我们把“不得做无关重构”写在验收里，比写在普通提示里有效。

[陈一]

还有人工 checkpoint。生产级代码 agent 不应该无限自治到推送。

[小唐]

我之前让它跑着跑着改了 README 和样式，原任务是修 API bug。

[小陈在改bug]

这就是范围边界没锁。工具层面也能限制可写路径。

[小唐]

我准备加任务状态文件、阶段验收、可写路径限制。长上下文只当辅助。