主要观点：作者大量使用大型语言模型如 ChatGPT 和 Claude Opus，在编码、写作、日常工作及个人事务中都有应用，但常遇到需从多处获取数据的问题，于是有了 recon 工具。
关键信息：

• recon 是一个命令行工具，可从各种来源收集上下文并作为单个连贯提示提供给语言模型，如通过--files从文件和目录收集文本，--urls从 URL 获取信息等。
• 支持配置文件定义命名源和提示，方便多次查询复用。
• 还可定义自定义“Recon 代理”从各种想象的源收集文本，如从 Google Sheet、数据库或专有 API 收集。
• 未来计划包括添加更多内置代理和让自定义代理注册自己的命令行标志以增强功能。
  重要细节：
• 示例命令如recon --files./src/landing-pages --urls https://example.com/rules-for-landing-page-copy --prompt "Evaluate our landing pages against these rules" | llm，展示了 recon 的基本用法。
• 提到若未使用 Simon Willison 的llmCLI 工具，也可使用 recon 收集上下文并提供给模型，还支持--clipboard将提示粘贴到基于网络的聊天界面。
• 给出了配置文件的示例//.recon.config.mjs，展示如何定义命令和源。
• 详细说明了自定义代理的示例代码，如从数据库收集信息的代理。
• 提到可在GitHub上尝试和贡献该工具。