AGFS

深度分析

「ContextSniper」：透過混合檢索與意圖感知門降低程式庫修復 Token 消耗

隨著大型語言模型被用於程式庫層級的錯誤修復，ContextSniper 透過意圖感知的上下文門將冗長的讀檔與指令輸出濾除，只保留關鍵程式碼與執行證據。實驗顯示，於 SWE‑bench Lite 測試中，OpenClaw 與 Claude Code 的 token 使用分別下降 51.5% 與 38.9%，成本亦同步降低。