移除后路发现上下文缺口

Sherwin Wu 分享了 OpenAI 内部一个正在进行的实验：有一个团队刻意维护一个100% 由 Codex 编写的代码库，且明确规定没有"自己动手写代码"这条退路（no escape hatch）。

• 正常情况下，工程师遇到 agent 卡住/搞不定的问题，本能反应是"算了，我自己撸起袖子写"，这个"逃生舱口"的存在本身会让问题被绕过而不是被诊断和解决。
• 去掉这条退路后，团队被迫直面真正的问题："我要怎么才能让 agent 做成这件事？"
• 由此暴露的核心发现：agent 做不到你想要的事，大多数时候根本原因是 上下文/信息不足——你要么指令给得不够具体，要么关于"怎么做这件事"的信息压根不存在于 agent 能获取的范围内。
• 应对方法：把原本存在于工程师脑子里的"部落知识"（tribal knowledge），显式编码进代码库能被 agent 读到的地方——可以是代码注释、代码结构本身的组织方式，也可以是 .md 文档、Skills，或仓库里任何额外的说明性资源。
• 团队计划将这个实验中沉淀出的更多方法论和最佳实践整理成博客发布，说明这是一套还在持续产出经验的系统性方法，而不是一次性小技巧。