你的 Agent 不是慢，是在重复读旧规则

你不是模型太慢，而是每天都在让 Agent 重读一段旧规则。 现场：今天的扫描指向同一个问题：长期规则、可复用流程和当天输入被混在一起，结果每次运行都要重新吞掉一段不该重复的上下文。先把稳定块拆出来，后面的调整才会更轻。 信号：这不是抽象建议。当前信号说明提示词卫生仍然是运营问题，公开参与信号：306 分、72 条评论、得分 100。 判断：先查提示词漂移，再谈换模型。真正该被缓存的是稳定规则，不是临时任务。 变化：做完以后，提示词会从一整段黑盒变成可命名、可版本化、可审计的三层结构。 这会把原来模糊的提示词边界变成可命名、可版本化、可审计的结构。 直接答案：把提示词前缀拆成三层：长期规则、可复用流程、当天输入。先删掉重复的身份、边界和格式说明，再把稳定块命名并版本化，最后用一条最常见的 workflow 做 10 分钟回看。这样你能更快看见漂移，减少重复阅读，也更容易判断是否真的需要换模型。把规则边界固定住，后续调整才不会把旧上下文一并拖回去。这样也更容易区分是模板问题还是任务变化。下一轮如果要改，只改稳定块，不要把当天输入一起带回去。 1. 把一条高频 workflow 拆成长期规则、可复用流程、当天输入三层。。这一步不是形式上的整理，而是为了把稳定规则、可复用流程和当天输入拆开，让下一轮运行时不必重新吞掉一段旧上下文，也让漂移、回滚和复用都能更快被定位。这样做的目标很现实：减少重复阅读、减少重复决策、减少重复修补，把真正稳定的东西单独留下来。 2. 删掉稳定前缀里的重复身份设定，并给可复用块加版本号。。这一步不是形式上的整理，而是为了把稳定规则、可复用流程和当天输入拆开，让下一轮运行时不必重新吞掉一段旧上下文，也让漂移、回滚和复用都能更快被定位。这样做的目标很现实：减少重复阅读、减少重复决策、减少重复修补，把真正稳定的东西单独留下来。 3. 记录下一次 drift 的触发条件，方便区分模板噪音和模型问题。。这一步不是形式上的整理，而是为了把稳定规则、可复用流程和当天输入拆开，让下一轮运行时不必重新吞掉一段旧上下文，也让漂移、回滚和复用都能更快被定位。这样做的目标很现实：减少重复阅读、减少重复决策、减少重复修补，把真正稳定的东西单独留下来。 4. 把最常改的规则单独命名，避免每次都重读整段旧上下文。。这一步不是形式上的整理，而是为了把稳定规则、可复用流程和当天输入拆开，让下一轮运行时不必重新吞掉一段旧上下文，也让漂移、回滚和复用都能更快被定位。这样做的目标很现实：减少重复阅读、减少重复决策、减少重复修补，把真正稳定的东西单独留下来。 5. 把一次复盘结果写回规范，确保下一轮能直接复用而不是重建。。这一步不是形式上的整理，而是为了把稳定规则、可复用流程和当天输入拆开，让下一轮运行时不必重新吞掉一段旧上下文，也让漂移、回滚和复用都能更快被定位。这样做的目标很现实：减少重复阅读、减少重复决策、减少重复修补，把真正稳定的东西单独留下来。 产品桥接：先看重复上下文、过期指令和前缀漂移，再决定是否需要换模型。 先做检查，再把最常见的 workflow 固化回 Beacon 或 SkillFM。这个 CTA 不是泛泛导流，而是把上面的诊断、边界和回看动作接回产品。

1. 1.1. 你不是模型太慢，而是每天都在让 Agent 重读一段旧规则。
2. 2.2. 这类问题先别急着换模型，先拆长期规则、可复用流程和当天输入。
3. 3.3. 只要稳定块不命名，漂移就会伪装成“模型不行”。
4. 4.4. 把最常改的规则单独版本化，再去看缓存和成本。
5. 5.5. 记录下一次 drift 的触发条件，避免下次重复踩坑。
6. 6.6. 先做检查，再用 Beacon / SkillFM 把这条 workflow 固化下来。

Prompt caching 更像一次 prompt hygiene 检查。Agent 每次都重读旧规则时，先拆稳定规则和一次性输入。