問題 2 / 5
為什麼單純增加上下文長度（Context Window）不足以解決長任務處理的問題？有效的解決方案是什麼？
AI 根據文章內容回答
處理長任務的挑戰不僅在於記憶容量，更在於模型在長上下文環境下的注意力劣化。當對話過長時，模型會開始混淆先前的選擇、忘記既定限制，甚至在任務未完成時提早收尾。因此，長任務的真正解法並非盲目擴張上下文，而是「把狀態外部化」。具體的工程實踐包括：
- 結構化文件： 利用如 feature list、progress log、plan file、init script，以及 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 等文件。
- 跨 Session 延續： 將不可遺失的資訊寫入聊天歷史之外，讓 Agent 每次進場時能直接讀取明確的狀態說明，而非從模糊的對話紀錄中猜測進度。