AI 程式助理走到今天，已不只是「幫你補幾行程式碼」的新奇玩具，而是逐漸嵌進開發者日常的工作節奏裡；此篇文章從 GitHub Copilot、Cursor 這類以 AI 為核心的編輯器切入，點出一個所有強大 AI Agent 都繞不開的瓶頸：有限的「Context Window」。當視窗就這麼大，開發者如果想讓 AI 做出可靠判斷，就會傾向把需求背景、專案結構、規格、錯誤訊息等「可能有用」的資訊通通塞進去；此篇文章把這種作法稱為傳統的「Static Context」，並直白指出代價是 Token 消耗高、效率低，甚至因為資訊過載而讓 AI 的判斷品質下降。也就是說，問題不只在「放不下」，更在「放太多反而變笨」，於是文章把焦點轉向 Cursor 分享的解法「動態內容探索（Dynamic Context Discovery）」，試圖用更像工程流程的方式，讓 AI 在需要時才拿到需要的內容。
為了讓讀者抓到核心差異，此篇文章用「推送（Push）」與「拉取（Pull）」做出清楚對照：靜態內容像是你先猜對方會吃什麼，把便當塞到滿，不管對方最後會不會用到；動態內容探索則像只給 AI 基本地圖與背包，告訴它圖書館在哪，等真的需要某本書時再自己去找。接著文章提出 Cursor 的關鍵設計哲學：把一切都視為「檔案（Files）」，並讓 AI 透過 grep、tail、read 這類基礎工具自行取用上下文。文章進一步鋪陳五個支柱做法：其一是把冗長的工具回應寫成檔案，只回傳路徑，AI 先用 tail 快速驗證是否相關，再決定要不要讀完整內容，避免截斷遺失關鍵資訊或一次塞爆視窗；其二是把完整對話歷史也存成可查的檔案，因為超窗後的摘要屬於「有損壓縮」，AI 若覺得摘要不夠就能回頭搜尋原始紀錄，補回被壓掉的推理線索與否決方案；其三談到「Agent Skills」開源標準，初始只給名稱與簡述，等 AI 判斷需要某技能時再用語意搜尋或 grep 動態載入技能資料夾；其四聚焦 MCP 工具載入，將每個工具的詳細描述同步到本地、初始只給工具名稱列表，需要用到再讀對應檔案，並引用實測「平均減少 46.9% Token」的結果，同時還能透過更新檔案內容傳達工具狀態例如重新驗證；其五則把整合式終端機輸出自動同步成日誌檔案，讓使用者不必複製貼上，AI 也能針對長日誌用 grep 篩出關鍵行來除錯與引用。
文章最後以「TN科技筆記的觀點」收束，將 Token 直接等同成本單位，強調文章所述策略在 MCP 載入上就能省下 46.9% Token 是「非常驚人的數字」，意義不只在省錢，也在於把珍貴的 Context Window 從冗餘資料挪回「高品質思考」。在硬體與運算成本因 AI 應用擴張而持續高漲的背景下，文章認為更有效運用資源是必須長期集思廣益的課題；而 Cursor 的「動態內容探索」真正的關鍵，落在「探索」本身是否夠有效率，以及引導 AI 探索的機制能不能穩定命中正確資料。也因此，文章點出這套方法的成效與背後模型的智慧程度緊密綁定：工具與檔案只是骨架，AI 能不能在任務中做出正確的取用決策，才是把省下來的 Token 轉化為更好成果的最後一哩路。
