告别臃肿提示词：开源工具帮你重构 Claude AGENTS.md，节省上下文成本

针对 AI Agent 开发中的提示词管理痛点，开源社区近期推出了一款名为 `agents-progressive-disclosure` 的实用工具，专门用于优化 AGENTS.md 及 CLAUDE.md 等配置文件。该项目由开发者 Caph-dev 在 GitHub 平台发布，旨在解决因指令文档过于臃肿而导致的上下文窗口浪费和维护困难问题。其核心机制采用了“渐进式披露”策略，能够自动将原本庞大的单一指令集重构为一个精简的路由入口文件，并将详细的技术规范拆分至独立的 docs 目录下。在实际运行中，Agent 仅在特定场景触发时才加载对应的详细文档，从而大幅节省 token 使用量并保持推理效率。该工具支持通过 `npx skills add` 命令快速安装，使用 `$agents-progressive-disclosure` 即可一键执行重构流程。开发者实测表明，该方案不仅维持了 AGENTS.md 的简洁性，还允许技术文档在不增加推理成本的前提下写得更加详尽，显著提升了 AI Agent 的可维护性与运行性能。

事件分析

💡 核心观点：动态路由替代静态堆砌，提示词工程正在向模块化与按需加载的架构演进，这是大模型落地的必经之路。