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Context 如何选：Selection Signals、Progressive Disclosure 与 JIT
用户一开始规定“不能改 public API”虽然不新，但它是当前任务的长期约束；刚刚产生的一大段无关 debug log 虽然最新，却不应该把这个约束挤出 Context。Context selection 的核心不是“留下更多”，而是在有限窗口里保住当前决策真正依赖的事实。
Context Selection
Selection 决定这一轮 Model Request 的 working set。它通常综合任务阶段、依赖、相关性、时效性、可信度和重建成本，而不是简单截取最近 N 条历史。全历史保留看似保守，实际上只是把筛选负担和噪音转嫁给模型。
工程上应让 selector 输出的不只是内容，还包括选择理由，例如：
text
item = api_constraint
selected_because = hard_dependency
source = user_requirement这样才能在 Context Evaluation 中回答“删掉哪类信息以后成功率下降”，而不是只比较 token 数。
Relevance / Recency / Importance / Dependency
这四类信号承担不同职责：
- Dependency：当前步骤缺了就无法正确执行的前置事实，例如接口约束、上一步 artifact identity；
- Importance：跨多轮仍应保留的长期规则，例如安全策略或用户明确限制；
- Relevance：与当前 query、plan node 或 tool decision 的直接关联；
- Recency：信息有多新，用于处理会变化的状态，但“新”本身不代表“有用”。
真正的 selector 通常是 policy，而不是一个固定排序公式。例如 hard dependency 可以先于所有 recency，冲突信息还需要结合 provenance/freshness 判定，而不是简单取最新一条。
Progressive Disclosure
Progressive Disclosure 解决的是一次暴露多少细节。先提供轻量的目录、metadata、摘要或 capability，让模型确认相关性后再展开正文。Coding Agent 的 glob → grep → read 就是典型路径：先缩小候选文件，再读取真正相关的行，而不是启动时把整个 repository 注入 Context。
这个策略成立的前提是系统保留稳定 reference，并且 Agent 有可靠的 search/read 能力；否则“以后再加载”只是把信息藏起来而无法恢复。
Just-in-Time Context
JIT 解决的是什么时候加载。信息直到某个决策点真正需要时才进入 working set，例如 Planner 选中数据库迁移步骤后才加载 schema，Tool discovery 判断需要 Git 能力后才暴露相关 tool definitions。
因此 Progressive Disclosure 偏向“粒度”，JIT 偏向“时机”。两者通常一起使用，但不是同一个概念。
Failure Mode
为了“信息完整”提前加载所有可能内容
症状： 首次调用就塞入整仓文件、全部 Tool schema、全部 Memory/RAG 候选。
为什么危险： context pollution、成本和 tool confusion 增加，真正相关信息反而被稀释。
处理： 保留 lightweight reference，通过 search/read/tool discovery 按需逐步展开。
源码对照（B 类）
system-prompt-assembly.ts / production-turn-input-projection.ts 可作为“Runtime source → model-visible projection”的源码练习。 - 源码导航：Grok Bot Source Map
自测
- 仓库有 500 个文件，但当前只在修认证逻辑。Progressive Disclosure 应先给模型什么，什么时候再加载更多内容？
- 一条信息很新但与当前步骤无关，另一条较旧却是未完成任务的依赖。relevance、recency、dependency 应如何权衡？