{"name":"attempt_completion","arguments":{"result":"需求应从“网关支持复杂附件”调整为“前置侧接收海量材料，并组织可追溯、能持续交付的研究流程”。你可以一次性交给系统全部材料，但不应要求全部材料同时进入一次模型调用；三遍阅读是分析方法，不能代替有限上下文的调度机制。[1](cite:1)[3](cite:3)\n\n## 1. 当前最贴近你意图的方案\n\n- 研究路径：Recursive Language Models（RLM）。已核实论文的 2026-05-11 修订版：把庞大输入放在模型窗口外的环境里，模型按需检查、拆分，并对子片段递归调用模型，而不是把整个输入直接塞进窗口。[3](cite:3) 这非常贴近“全部交给系统，再深入阅读”的意图，但论文也明确指出子调用费用膨胀、护栏和运行复杂度仍是局限，不能视为无限输入、无限可靠的承诺。\n- 工程主选：按需加载＋独立子任务上下文＋外部证据记录＋阶段交付。Anthropic 的一手上下文工程资料推荐轻量来源引用、动态加载、结构化笔记和子代理隔离，而非预加载所有原文。[12](cite:12) 长任务运行框架进一步强调分解任务，并留下下一会话可继续使用的明确产物。[7](cite:7)\n- 更新的一手资料：Anthropic 在 2026-11-06 发布的《The components of agent memory》讨论从日志形成新的笔记与表示。[4](cite:4) 这是跨会话记忆方向，不是取消单次上下文限制。\n- 已有实现参考：AWS 在 2026-05-21 给出使用 AgentCore Code Interpreter 和 Strands 实现 RLM 的方案。[6](cite:6) 可借鉴编排机制，但不能因此认定当前 Cline 或现有 MCP 已具备该能力。\n\n我的推荐是先实现可控的前置研究编排，再把 RLM 式递归阅读作为增量能力；不直接引入任意代码执行或无界子调用。\n\n## 2. 近期记录并不支持“全部都是窗口崩溃”\n\n本轮检视了五个近期 Roo 分析会话；当前找到的 Cline 存储目录只有设置，未取得你所指近期 Plan 会话的原始记录。因此，Cline 窗口崩溃的具体根因：Insufficient evidence。\n\n已定位的两类阻塞是：\n\n- 前置 MCP 解构会话：明确出现“项目不在服务端授权集合”和上游流提前结束，最后停在取证方式选择；API 历史字符串约 2.1 万字符，不能据此归因于窗口耗尽。见[会话记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1be46-397b-76f8-a184-860fc4f7d770/ui_messages.json)。\n- 流程图比较会话：出现资源配置不可用的 503 和上游流提前结束，最后没有定位到图片内容；历史约 36.7 万字符，其中约 35.4 万来自两个图片块，不能将编码字符量当作文本 Tokens。见[会话记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1ba69-0bd2-75eb-9f13-70a724919c9e/ui_messages.json)及[内容类型记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1ba69-0bd2-75eb-9f13-70a724919c9e/api_conversation_history.json)。\n\n另有会话留下了完成结果，不能概括为全部无限研究。应分别处理输入交付、权限拒绝、传输失败和研究不收敛；上下文蒸馏不能修复前三类问题。\n\n## 3. 前置侧应怎样承接“一股脑丢材料”\n\n建议设计为以下流程，而不是先把全部材料压成一份固定长度摘要：\n\n1. 接收完整材料包。保留头脑风暴原文，区分用户目标、硬约束、疑问和参考材料；本地文件、论文链接、博客、仓库统一登记身份、版本、获取状态与授权。无法取得的来源明确列出，不假装已读。\n2. 建立可回读的来源库。PDF 高保真转换、网页正文和代码结构只是输入适配；完整原文留在前置侧，保留页、块、符号和行定位。AST 骨架不等于源码理解，Markdown 转换不等于论文理解。\n3. 组织三遍阅读。\n - 第一遍：扫描材料目录及代表内容，产出需求复述、证据地图、候选路线和阅读优先级。\n - 第二遍：按决策问题分配有界阅读任务，返回主张、原文依据、限制、反证及未读范围；跨资料关系不能仅靠相关性检索漏掉。\n - 第三遍：只对影响选择的关键假设深入推演、补读和反向审查，推进 DR／DM 向用户需求收敛，不机械地让所有资料全部重读三次。\n4. 主控维持动态工作集。每轮只携带当前决策所需证据、不可丢约束和未完成事项；需要细节时回读原文。前序 RFC 的 20K–40K 应视为待验证的工作集预算，不是任意复杂任务都能一次压缩到该体积的保证。\n5. 设置交付与停止门。第一遍就交付初步判断；达到阅读轮次、时间、费用或窗口预算时，交付当前结论、冲突、未知和剩余证据，而不是继续搜索直到崩溃。重复阅读不再改变决策时停止；权限拒绝、确定性错误和来源缺失进入明确阻塞，不无限重试。\n\n上述是拟议工程契约，不是现有宿主已实现的能力。尤其要验证首次输入接管和逐轮工具结果预算；仅注册一个 MCP 工具，并不能自动截住巨大首轮输入。\n\n## 4. ADR 与计划应改变的重点\n\n- [当前 ADR](_bmad-output/adrs/ADR-20261106-generic-modalities-matrix.md:232)：保留 ACCEPTED 的历史基线和已固化物理事实；新增需求变更，明确网关不承担文档研究控制面。前置目标改为“海量混合来源的渐进阅读、证据综合与需求收敛”，解析引擎只是可替换适配器。\n- [当前计划](_bmad-output/pending_implementation_plan.md:157)：保留原本地 COMPLETED 范围；新增独立增量门，优先验证完整输入登记、有限工作集、三遍阅读产物、跨窗口恢复和异常交付。不要先花大量时间竞争解析引擎，却没有可用的研究闭环。\n- 验收重点：已读范围和来源可追溯；关键约束不丢失；工具结果不无限增长；多轮后能恢复；权限拒绝、503、流中断和预算耗尽都有明确阶段交付；最终结论通过需求、证据与反证对账。\n\n这轮已完成只读评审，没有修改 ADR、计划或 RFC，也没有运行测试或提交。核心修正是：一次提交全部材料，分阶段深入理解；扩大可访问的证据范围，而不是无限扩大一个聊天窗口。"}}

{"name":"attempt_completion","arguments":{"result":"需求应从“网关支持复杂附件”调整为“前置侧接收海量材料，并组织可追溯、能持续交付的研究流程”。你可以一次性交给系统全部材料，但不应要求全部材料同时进入一次模型调用；三遍阅读是分析方法，不能代替有限上下文的调度机制。[1](cite:1)[3](cite:3)\n\n## 1. 当前最贴近你意图的方案\n\n- 研究路径：Recursive Language Models（RLM）。已核实论文的 2026-05-11 修订版：把庞大输入放在模型窗口外的环境里，模型按需检查、拆分，并对子片段递归调用模型，而不是把整个输入直接塞进窗口。[3](cite:3) 这非常贴近“全部交给系统，再深入阅读”的意图，但论文也明确指出子调用费用膨胀、护栏和运行复杂度仍是局限，不能视为无限输入、无限可靠的承诺。\n- 工程主选：按需加载＋独立子任务上下文＋外部证据记录＋阶段交付。Anthropic 的一手上下文工程资料推荐轻量来源引用、动态加载、结构化笔记和子代理隔离，而非预加载所有原文。[12](cite:12) 长任务运行框架进一步强调分解任务，并留下下一会话可继续使用的明确产物。[7](cite:7)\n- 更新的一手资料：Anthropic 在 2026-11-06 发布的《The components of agent memory》讨论从日志形成新的笔记与表示。[4](cite:4) 这是跨会话记忆方向，不是取消单次上下文限制。\n- 已有实现参考：AWS 在 2026-05-21 给出使用 AgentCore Code Interpreter 和 Strands 实现 RLM 的方案。[6](cite:6) 可借鉴编排机制，但不能因此认定当前 Cline 或现有 MCP 已具备该能力。\n\n我的推荐是先实现可控的前置研究编排，再把 RLM 式递归阅读作为增量能力；不直接引入任意代码执行或无界子调用。\n\n## 2. 近期记录并不支持“全部都是窗口崩溃”\n\n本轮检视了五个近期 Roo 分析会话；当前找到的 Cline 存储目录只有设置，未取得你所指近期 Plan 会话的原始记录。因此，Cline 窗口崩溃的具体根因：Insufficient evidence。\n\n已定位的两类阻塞是：\n\n- 前置 MCP 解构会话：明确出现“项目不在服务端授权集合”和上游流提前结束，最后停在取证方式选择；API 历史字符串约 2.1 万字符，不能据此归因于窗口耗尽。见[会话记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1be46-397b-76f8-a184-860fc4f7d770/ui_messages.json)。\n- 流程图比较会话：出现资源配置不可用的 503 和上游流提前结束，最后没有定位到图片内容；历史约 36.7 万字符，其中约 35.4 万来自两个图片块，不能将编码字符量当作文本 Tokens。见[会话记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1ba69-0bd2-75eb-9f13-70a724919c9e/ui_messages.json)及[内容类型记录](../../.antigravity-ide-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/01a1ba69-0bd2-75eb-9f13-70a724919c9e/api_conversation_history.json)。\n\n另有会话留下了完成结果，不能概括为全部无限研究。应分别处理输入交付、权限拒绝、传输失败和研究不收敛；上下文蒸馏不能修复前三类问题。\n\n## 3. 前置侧应怎样承接“一股脑丢材料”\n\n建议设计为以下流程，而不是先把全部材料压成一份固定长度摘要：\n\n1. 接收完整材料包。保留头脑风暴原文，区分用户目标、硬约束、疑问和参考材料；本地文件、论文链接、博客、仓库统一登记身份、版本、获取状态与授权。无法取得的来源明确列出，不假装已读。\n2. 建立可回读的来源库。PDF 高保真转换、网页正文和代码结构只是输入适配；完整原文留在前置侧，保留页、块、符号和行定位。AST 骨架不等于源码理解，Markdown 转换不等于论文理解。\n3. 组织三遍阅读。\n - 第一遍：扫描材料目录及代表内容，产出需求复述、证据地图、候选路线和阅读优先级。\n - 第二遍：按决策问题分配有界阅读任务，返回主张、原文依据、限制、反证及未读范围；跨资料关系不能仅靠相关性检索漏掉。\n - 第三遍：只对影响选择的关键假设深入推演、补读和反向审查，推进 DR／DM 向用户需求收敛，不机械地让所有资料全部重读三次。\n4. 主控维持动态工作集。每轮只携带当前决策所需证据、不可丢约束和未完成事项；需要细节时回读原文。前序 RFC 的 20K–40K 应视为待验证的工作集预算，不是任意复杂任务都能一次压缩到该体积的保证。\n5. 设置交付与停止门。第一遍就交付初步判断；达到阅读轮次、时间、费用或窗口预算时，交付当前结论、冲突、未知和剩余证据，而不是继续搜索直到崩溃。重复阅读不再改变决策时停止；权限拒绝、确定性错误和来源缺失进入明确阻塞，不无限重试。\n\n上述是拟议工程契约，不是现有宿主已实现的能力。尤其要验证首次输入接管和逐轮工具结果预算；仅注册一个 MCP 工具，并不能自动截住巨大首轮输入。\n\n## 4. ADR 与计划应改变的重点\n\n- [当前 ADR](_bmad-output/adrs/ADR-20261106-generic-modalities-matrix.md:232)：保留 ACCEPTED 的历史基线和已固化物理事实；新增需求变更，明确网关不承担文档研究控制面。前置目标改为“海量混合来源的渐进阅读、证据综合与需求收敛”，解析引擎只是可替换适配器。\n- [当前计划](_bmad-output/pending_implementation_plan.md:157)：保留原本地 COMPLETED 范围；新增独立增量门，优先验证完整输入登记、有限工作集、三遍阅读产物、跨窗口恢复和异常交付。不要先花大量时间竞争解析引擎，却没有可用的研究闭环。\n- 验收重点：已读范围和来源可追溯；关键约束不丢失；工具结果不无限增长；多轮后能恢复；权限拒绝、503、流中断和预算耗尽都有明确阶段交付；最终结论通过需求、证据与反证对账。\n\n这轮已完成只读评审，没有修改 ADR、计划或 RFC，也没有运行测试或提交。核心修正是：一次提交全部材料，分阶段深入理解；扩大可访问的证据范围，而不是无限扩大一个聊天窗口。"}}