Manus核心Context技术开源：只用几百行指令实现20亿美金级AI能力

一、现象级开源项目引爆AI圈

2026年初，一个叫planning-with-files的开源项目在GitHub上崭露头角，发布仅四天便狂飙至3.3k星标。这个看似普通的Python脚本，却如同AI领域的"开源核弹"——它直接复刻了Meta斥资20亿美元收购的Manus公司核心技术，用几十行指令和三个Markdown文件，在本地终端模拟出价值百亿美金的Agent系统。

当前这股"Context Engineering"热潮下，无数开发者惊叹：原来LLM的能力边界，真的可以通过工程设计而非模型参数突破！

二、Manus的「上下文革命」底层逻辑

（1）为什么Manus值20亿美金？

Manus公司并非拥有更强的模型，而是重新定义了AI与上下文交互的方式。在reference.md中，其六大核心原则构建起AI工程的新范式：

原则名称	核心原理
文件系统即外部记忆	用磁盘替代易失性Context Window，仅保留路径指针
注意力操纵	通过重复读取关键文件，强制刷新模型注意力权重（对抗"中间迷失"）
失败痕迹保留	显式记录错误尝试，让模型通过反思避免死循环
少样本过拟合规避	引入受控变体，防止模型陷入机械性幻觉
稳定前缀优化缓存	固定文件结构降低Token成本，最大化KV-Cache命中率
只增不改上下文	以追加而非修改方式更新信息，维护上下文连贯性

（2）三文件工作流：把抽象原则具象化

planning-with-files将上述理论打包成一套"三文件咒语"，当你对Claude发出指令时，系统会强制在目录生成三个文件：

1. task_plan.md（指令寄存器）

这是Agent的"中央处理器"，不存储具体知识，仅维护元数据：

• 目标拆解（用户需求→里程碑→子任务）
• 状态追踪（用复选框标记完成阶段）
• 错误日志（记录关键失败点）
• 关键机制：每次行动前必须读取此文件，确保Agent不偏离航向

2. notes.md（知识库缓存池）

存储所有调研数据与中间成果：

## 技术栈调研
- TensorFlow优化：XLA编译加速15%
- 错误案例：RNN文本生成出现"猫=狗"幻觉（已修复）

设计哲学：将"不要在Context中塞入太多信息"转化为"Store, Don’t Stuff"实践

3. deliverable.md（成果输出缓冲区）

最终产物的唯一载体：

• 代码片段（保持可直接执行状态）
• 可视化材料（图表、截图嵌入）
• 自动生成文档（含版本号与时间戳）

三、LLM致命痛点的精准打击

传统AI在复杂任务中常陷入四大困境，而三文件模式给出完美解药：

1. 易失性记忆问题

症状：多轮对话后变量定义遗忘
解药：文件系统持久化（即使会话重置，notes.md和task_plan.md仍能恢复记忆）

2. 目标漂移陷阱

症状：50步执行后忘记原始目标
解药：强制Read-Before-Decide（每次关键决策前必读task_plan.md）

3. 错误隐藏危机

症状：API调用失败后默默重试导致死循环
解药：Error Persistence机制（task_plan.md自动记录失败路径）

4. 上下文填充过载

症状：将5000字协议全文塞进Context窗口
解药：数据卸载（仅保留关键结论，详细内容存入notes.md）

四、实操指南：从零部署「20亿美金技能」

安装部署

# Clone代码库
git clone https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files.git

# 复制技能到Claude配置目录
cp -r planning-with-files/skills/* ~/.claude/skills/

# 重启Claude Code验证
claude --reload

使用案例

当你发出指令：帮我开发一个贪吃蛇游戏，支持分数记录和难度选择
系统会自动执行：

1. 初始化task_plan.md（生成开发三阶段计划）
2. 查阅notes.md（调用游戏框架API文档）
3. 生成deliverable.md（含最终可执行代码）

五、结语：代码即AI时代的新基建

这个开源项目颠覆了我们对AI能力的认知——真正的AI革命不在参数规模，而在认知架构设计。当你能用几百行指令复现Manus的技术架构时，已经距离实现20亿美金级AI能力只有"一步之遥"。

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