handoff 最近用的越来越多了
TL;DR · AI 摘要
用户分享在使用 Codex 时，发现上下文过长导致响应速度下降，因此采用 handoff 技术优化处理流程。
核心要点
- Codex 上下文过长时响应速度明显下降
- 70%-80% 长任务会使用 handoff 压缩对话
- handoff 可提升处理效率并避免自动压缩
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- Codex 性能优化
- 问题
- 上下文过长导致响应速度下降
- 解决方案
- 使用 handoff 技术压缩对话
- 效果
- 提升处理效率
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Codex 上下文一长，反应速度明显下降的非常厉害，都不是界面卡顿，而是返回的速度。
对于长任务，到差不多 70% - 80% 我都会用 handoff 将当前对话压缩成一份 handoff 文件。
handoff 可提升处理效率并避免自动压缩。
是目前我最高频使用的 skill 了，发现 Codex 上下文一长，反应速度明显下降的非常厉害，都不是界面卡顿，而是返回的速度，当然本身 GPT 模型本身上下文和其他相比比较小，所以对于长任务，到差不多 70% - 80% 我都会用 handoff" / X
Viking on X: "handoff 最近用的越来越多了，https://t.co/EvoBIUNgQw 是目前我最高频使用的 skill 了，发现 Codex 上下文一长，反应速度明显下降的非常厉害，都不是界面卡顿，而是返回的速度，当然本身 GPT 模型本身上下文和其他相比比较小，所以对于长任务，到差不多 70% - 80% 我都会用 handoff" / X
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handoff 最近用的越来越多了，https://github.com/mattpocock/ski lls/blob/733d312884b3878a9a9cff693c5886943753a741/skills/in-progress/handoff/SKILL.md… 是目前我最高频使用的 skill 了，发现 Codex 上下文一长，反应速度明显下降的非常厉害，都不是界面卡顿，而是返回的速度，当然本身 GPT 模型本身上下文和其他相比比较小，所以对于长任务，到差不多 70% - 80% 我都会用 handoff 将当前对话压缩成一份 handoff 文件，然后新开一个 session 继续进行，速度要快很多，避免自动压缩。 我想他最新的 /goal 模式应该也是差不多基于相同的原理。
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