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原帖的部分说法有些误导，我来纠正下
1、帖子说，“普通 coding agent 往往是： 提问 → 改代码 → 返回结果”
非也，这是chat，现在的 agent 都能loop，更别说 pi agent 这么厉害的coding agent
2、帖子说，“我已经把 Pi 里的 Grok、Codex、DeepSeek 相关模型上下文统一配置为 1M，适合长时间 coding session 和多轮任务恢复。”
可以这么做，但是，这可能不是目前的最佳实践。模型最大支持上下文是1M，不代表你应该把上下文窗口都设置为1M。
太大的上下文窗口会导致太多的信息lost in the middle，上下文不及时compact的话，模型实际输出效果会受到影响。codex为例，实际默认的context_window大小大概是272K
3、帖子说，“如果你在用 Pi，强烈建议试试它的 loop。”
这句话我看了半天，我以为是pi的内置插件或者命令，读完后调研了下并没有。作者可能不知道agent都有loop，所以其实他是想说试下 pi agent。
从thread后面的内容来看，就是类似claude的/loop，其实在pi中你加不加插件都可以做到这点。现在主流的code agent默认都做得到 “改代码 → 跑测试 → 等 CI → 看日志 → 修复新问题”，不然没人用。
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1/7 如果你在用 Pi，强烈建议试试它的 loop。
它不是简单地重复执行 shell 命令，而是让 Pi 定期回到真实的 coding session，继续观察任务、读取新日志，并根据变化采取下一步行动。
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