目前AI在输出过程中接收外部信息的能力确实是一个重要的研究方向。在构建专业领域的agent时，AI需要能够有效地与外部工具和服务进行交互，以获取必要的信息来回答用户的问题或执行特定的任务。您提到的MCP（多上下文处理）和工具调用的实现方式，确实涉及到多次嵌套上下文的处理。例如，当AI需要查询某地的天气时，它必须先通过一个模型理解用户的意图，然后调用另一个模型来执行实际的查询，最后再将结果整合到回复中。这种多次调用的方式会导致token消耗的增加，因为每次调用都会产生额外的token成本。目前，AI的调用通常被视为“单次”原子性的，即输入到输出的一个整体过程。因此，要实现非原子性的调用，即AI能够在输出之前多次传入数据，可能需要更先进的上下文管理和信息整合技术。这种技术的实现将大大增强AI的能力，使其能够更灵活地处理复杂的任务和交互。目前，AI领域的研究人员正在努力开发更高效的上下文管理方法，以减少token消耗并提高AI的交互能力。未来，随着技术的进步，我们可能会看到AI在处理复杂任务时变得更加高效和智能。
用户分享了一个关于Vim速查表的制作过程，用于个人学习和复习Vim命令。用户在重学Vim命令的过程中，发现许多命令已经遗忘，尽管已经开启了VSCode的Vim模式，但仍然会忘记一些不常用的命令。用户尝试使用Vim Cheatsheet插件，但发现全是英文，不适合自己的需求。因此，用户决定制作一个Vim命令的桌面背景，方便随时查看和复习。用户利用AI生成了一个包含Vim命令的页面，并将其截图作为桌面背景。用户还分享了制作过程中使用的88code提供的免费套餐，并提供了下载链接供其他用户参考。
关于如何让AI自动修改文件的问题，您可以考虑使用一些专门为文本编辑设计的AI工具。这些工具通常提供图形用户界面，使得操作更为直观，即使英文水平不高也能使用。以下是一些可能适合您的工具选项：
选择适合您的工具时，请考虑您的具体需求，比如是否需要支持多种语言，是否需要集成到现有的工作流程中，以及是否需要更高级的文本编辑功能。希望这些建议能帮助您找到合适的解决方案。
在Kiro上使用Claude模型时，确实可能会遇到它们思考能力不足的问题，尤其是opus4.5模型。不过，有一些技巧可以帮助你更好地利用这些模型，发挥它们的真正实力。首先，你可以尝试使用更具体的指令和上下文来引导模型。例如，在编写spec coding时，尽量详细地描述任务要求和期望的输出格式，这样模型就能更好地理解你的意图。其次，你可以尝试调整模型的参数，比如增加上下文窗口的大小，或者调整模型的置信度阈值，以获得更好的结果。此外，你还可以尝试使用不同的Claude模型，比如opus5或者其他较新的模型，它们可能会有更好的思考能力。最后，不要忘记利用Kiro提供的其他功能，比如模型比较和调试工具，这些工具可以帮助你更好地了解模型的行为，并找到最适合你的使用场景的模型。总之，通过细致的指令编写、参数调整和模型选择，你可以在Kiro上更好地利用Claude模型，发挥它们的真正实力。
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