都在追求 ai 长时间运行任务，中间需要调整怎么办？

具体问题具体分析，你这太泛泛而谈了

感觉理想情况是能做好完整的规划，然后让 AI 去做一个执行的工作

所以要先想好需求，做程序员的也很讨厌别人来来回回改需求吧。

做 AI 也是这样，你改来改去就容易有逻辑 BUG ，提前想好，设置好约束，BUG 才能少。

没必要追求长任务，太不稳定了。我是复杂任务让输出分批完成的计划文档，这个文档要自己认真审核，然后文档中也将要求约束等都描述清楚，然后每个批次执行的时候都新开对话，再计划+执行这个批次的任务，保证上下文干净，注意力也能够集中。
我之前也总想让 AI 直接完成长任务，但试了几次发现还是不能偷懒，AI 已经极大的提效了，但是反而更容易让人更急躁

你的直觉是对的。长程任务在 llm 和 lvm 两个领域，属于实验室环境容易 setup ，benchmark 方便，结果适合量化，出 paper 相对容易的科研方向。

对于使用者来说，长程任务强力的模型，用于自动化操作一些固定的/有明确执行思路的任务，确实好用。

op 描述的使用场景，对于 LLM 的长程防漂移能力和与之相关的类似 loop engineering 来说，不是典型场景。

如何让上下文保留任务外的内容才重要

最近也在研究长任务怎么让他一直搞下去，一直没有反向啊。试了各种/loop 之类的东西。
主要有三个问题。
1. 怎么让他自动识别上下文窗口，然后自动起新的聊天
2. 怎么让他能拆解任务，并按照 loop 一直下去，目前搞一会儿就自己停下来确认。即使给了很高的权限。
3. 怎么复用已经探索过的代码片段，现在来回探索，浪费 token

ctrl+o ，看到不对的方向时，按 Esc ，然后说自己的决策，然后发送 continue