" 把三个问题串起来 让我用一张表来总结，注意每个问题的根源都可以追溯到我们前面章节的知识： 问题 表现 根源（回溯前文） 表面能跑，逻辑有错 AI 代码逻辑错误高出 75% AI 匹配最常见的代码模式，不理解具体业务语境（第 9 篇：模式匹配 vs 理解） 不理解业务需求 65% 开发者反映 AI 缺失上下文 AI 在"续写"代码，没有你的业务全局视角（第 7 篇：续写 vs 回忆） 项目大了前后矛盾 大型项目中 AI 反而拖慢 19% 超出上下文窗口，AI 无法"看到"全部信息（第 6 篇：上下文窗口的限制） 这三个问题不是意外。
vmAgent.statuses[].displayStatus： 状态 含义 下一步 Connected Azure Local VM Guest Agent（内部组件名：mocguestagent，非 Azure VM Agent）已与 Azure 管理面完成连接 进入 §4.
类名")： 加载类并默认进行静态初始化。返回该类的 Class 对象。示例： Class clazz = Class.
这是 v1 的明确取舍:不做可变帧率,也没有音频。收尾后的总时长是完整的:120 帧 30 fps 的文件时长是 4.