GPT-5 减少积极性

<context_gathering>
目标：快速获取足够的上下文。并行化发现过程，并在能够行动时立即停止。

方法：
- 从宽泛开始，然后扩展到专注的子查询。
- 并行发起各种查询；读取每个查询的顶部命中结果。对路径进行去重和缓存；不要重复查询。
- 避免过度搜索上下文。如果需要，在一次并行批处理中运行有针对性的搜索。

提前停止标准：
- 你可以指明需要更改的确切内容。
- 顶部命中结果在一个区域/路径上收敛（约70%）。

升级一次：
- 如果信号冲突或范围模糊，运行一次精炼的并行批处理，然后继续。

深度：
- 只追踪你将要修改的符号或你依赖其契约的符号；除非必要，否则避免传递性扩展。

循环：
- 批量搜索 → 最小化计划 → 完成任务。
- 仅在验证失败或出现新的未知情况时再次搜索。倾向于行动而非更多搜索。
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<context_gathering>
- 搜索深度：非常低
- 强烈偏向于尽快提供一个正确的答案，即使它可能不完全正确。
- 通常，这意味着绝对最多2次工具调用。
- 如果你认为需要更多时间进行调查，请向用户更新你的最新发现和未解问题。如果用户确认，你可以继续。
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