将AI对话在新对话中继续时会传递什么：5BY.AI Handoff上下文结构
打开新AI对话不会自动延续之前对话的上下文。
用户需要重新说明目标、条件、已审查的内容和剩余问题。移动到其他AI时重复说明会更多。
5BY.AI Handoff是为了帮助这种转换的上下文组装功能。
Handoff不是将过去对话整体复制的功能，而是以用户选择的Anchor为出发点，组装记录的坐标使重新开始成为可能的功能。
出发点是Anchor
Handoff不会从任何对话自动开始。
用户创建的Anchor成为出发点。Anchor是为了重新继续当时的目标、已确认的事实、选择的方向、维持条件和剩余问题的基准点。
上下文从四个方向组装
概念上Handoff使用以下流程。
Anchor → Recent → Top → Current
Anchor是用户声明的基准点。
Recent补充那个基准点周围的最近对话流程。
Top补充记录的重要坐标和相关依据。
Current包含用户现在要在新对话中请求的当前指示。
这个结构不意味着在公开画面上一定显示为四个单独的框。而是说Handoff不盲目复制过去整体，而是区分出发基准、周边上下文和当前请求来组装。
不是自动生成新AI摘要的功能
如果将Handoff理解为执行时AI重新阅读过去对话并重新评价最重要内容的结构，就不准确了。
它使用记录的Anchor和相关坐标。不会在执行瞬间用相似度分数重新计算重要度或推测用户的最终判断。
不传递所有原文
复制整个对话会使token变大，不必要的重复和被放弃的假设也会一起进入。
Handoff专注于构成重入所需的上下文。在需要时用户可以单独确认Saved或原来的对话。
必须由用户直接执行
不会仅因打开新标签页或新对话窗口就自动执行Handoff。
因为新对话可能是完全不同的目的。
用户直接决定从哪个Anchor、到哪个AI、继续什么请求。
在同一AI和不同AI中都可以使用
对话变长变慢时可以移动到同一AI的新窗口。
或者将反驳、代码审查或写作视角委托给其他AI。
Handoff的目的不是让多个AI得出相同答案。而是让用户不必重复说明已确定的出发条件，同时利用不同AI的视角。
Handoff本身不是记忆节点
在5BY.AI Graph View中，Anchor是节点。
Handoff是从Anchor连接到新对话的移动关系。在新对话中可能形成单独的Pack。
通过这个用户可以确认从哪个基准点移动了，移动后产生了什么判断。
Attach和实际重用是区分的
用户可能准备了Handoff但在新对话中实际没有工作。
因此仅连接Handoff不能断定记忆被实际使用了。以连接的上下文为基础进行新的首次对话时，重入事件才能成立。
实际示例
用户在一个AI中审查认证结构后留下以下Anchor。
- 服务器是登录状态的单一权威。
- 扩展程序不具有单独的登录权威。
- 原因确定前不修改代码。
- 下一步工作是证明第一个不一致边界。
之后对其他AI执行Handoff并请求「不要更改当前设计，只审查证据」。
新AI不从完全空白的对话开始，但也不被强制接受之前AI的结论为正确答案。在相同基准和保存条件下开始新的审查。
Handoff想要传递的不是对话的所有句子。
而是用户为了重新开始而选择的Anchor及其周边记录的上下文，以及现在要执行的请求。