Progressive disclosure
可以先理解为:先读摘要再按需加载完整Skill的机制
先看目录和简介,确定需要了再翻到那一章细读。
关键结构图
中心节点写「Progressive disclosure」,周围连接 Skill anatomy、YAML frontmatter、Reusable expertise,用细线表示相邻路径和调用方向。
What
Progressive disclosure 是上下文管理方法:先给 agent 轻量摘要,只有命中任务时再读取完整 skill、脚本或参考资料。
When
当你要把「AI 基础设施」从想法推进到可检查的动作时,可以调用「Progressive disclosure」。
How
它让 agent 可以拥有很多技能而不把所有说明一次塞进上下文,是可扩展 agent 工作台的重要机制。
Examples
在拆解一个 AI 系统为什么能稳定运行时,你可以用「Progressive disclosure」标记其中最需要被看见的结构,再检查它提供了什么证据、边界或行动方向。
在整理「AI 基础设施」主题时,把「Progressive disclosure」和「Skill anatomy」放在同一路径里,可以帮助读者从单点概念走向可复用的判断框架。
来源
类型:系统结构 / 概念整理
事实线:这张卡把「Progressive disclosure」整理为实践方法: Progressive disclosure 是上下文管理方法:先给 agent 轻量摘要,只有命中任务时再读取完整 skill、脚本或参考资料。
依据:1000 Bricks 本地砖块库的概念定义、相邻砖块关系和AI 基础设施、系统架构和工具链讨论。
边界:适用于「AI 基础设施、算力、存储、运行时和工具系统」主题下的理解、复盘和设计判断;不等于行业统一标准或对所有场景都成立的结论。
常见误读:不要把它当作某篇材料的原文摘要,也不要因为概念名清晰就忽略具体情境和验证证据。