1. 先算一笔账：10K 能装几轮？ 2. 核心思路：把上下文当成预算 3. 三层记忆 3.1 近期原文：只留最近 2 轮 3.2 摘要：把旧对话压成事实列表 3.3 长期记忆：BM25 + jieba 分词 4. 工具调用：让模型自己找记忆 5. 配置：TOML 比 JSON 更适合手写 6. 工具输出截断 7. 故障恢复：meta.json + conversation.jsonl 双保险 8. LLM 调用层 9. 日志 10. 100 轮压力测试 11. 怎么证明它没失忆？ 12. 面试回答模板 本文首发地址 https://h89.cn/archives/637.html "10K 上下文怎么做 100 轮对话？" 窗口越大，推理成本越高，延迟越长，"lost in the middle" 也越严重。这道题考的是你有没有主

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00 四个看起来一样的撇号 01 一句日期里的 3-bit 指纹 02 代码长什么样 03 标记送到哪儿去了 04 为什么这很严重 05 防不住专业对手，误伤普通开发者 06 Anthropic 的“静默修复”模式 07 本机验证：v2.1.197 仍在，v2.1.198 才清除 08 开发者现在该做什么 09 这不是 Anthropic 一家的问题 参考与来源 本文首发地址 https://h89.cn/archives/636.html 你的 AI 编程助手每天往系统提示词里写一句话：Today's date is 2026-06-30. 听起来再普通不过。但如果有一天你发现，这句话里的撇号有四种不同的 Unicode 写法，日期分隔符会根据你的时区在 - 和 / 之间切换，你还会觉得它只是一句日期吗？ 2026-06-30，开发者 Thereallo 反向工

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我用 opencode-loop 跑了一次完整的 Loop Engineering 实践，让 AI 自己写代码、自己 Review、自己跑测试。大约十几分钟后，测试从 8 个变成 23 个，全部通过。这不是魔法，关键在 verifier 和 checkpoint。 一、手动用 AI 写代码，人到哪都是瓶颈 过去两年，用 AI 写代码的基本流程是： 你写 prompt → AI 回复 → 你读代码 → 再写 prompt → AI 再回复 → ... 人是方向盘，每一轮都要在场。问题是，这个模式有几个死结： 写完就忘。Agent 可能一次改十几个文件，你不可能每一行都仔细看，bug 就藏在没看的那几行里。 测试后置。经常是代码写完了才想起来跑测试，失败了一堆再回头找，效率低。 Review 走形式。自己 R

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一、Agent Skills 的开放标准，只管格式不管目录 二、六款 Agent 的 skill 目录地图 三、为什么目录分裂比格式分裂更难搞 四、我最后是怎么解决的 五、结语 参考文献 本文首发地址 https://h89.cn/archives/632.html 上周我订阅了 Kimi Code。安装、登录、打开项目，一切顺利。直到我习惯性地敲出 /git-release，终端没有任何反应。 我愣了一下，以为指令记错了。又试了 /summarize-changes、/code-review，全部石沉大海。这些 skill 我都写在 ~/.claude/skills/ 里，用了大半年，怎么可能突然消失？ 排查了十分钟，问题定位到了：Kimi Code 根本不读取 .claude/skills/ 目录。 这不是 bug，是设

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一、事故现场 二、根因：PG 从 15 升级到 18，飞牛相册没跟上 三、为什么不能直接软链接 四、修复（两条命令） 五、教训：你知道要升级 PG，但不知道谁会因此挂掉 1. 升级 PG 可以，但别急着删旧版 2. 依赖特定 PG 版本的应用，必须保留旧版 3. purge 旧软件包前，确认有没有下游还在用它 六、同样的坑可能怎么踩 一个 apt upgrade，629 项相册内容集体失败。根因只是几行硬编码的路径。 本文首发地址 https://h89.cn/archives/629.html 一、事故现场 打开飞牛相册，新图片人脸识别失败，第一反应当然是应用自己的问题，重新安装模型/重建索引，都提示失败，卸载飞牛相册(删除数据)，再次识别扑头盖脸一堆红字： 629项内容失败，initdb failed: exit statu

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启动时发生了什么 全局配置也会加载 真正有意思的是运行时 这个功能什么时候加的 Claude Code 的做法 Codex 的做法 Hermes Agent 的做法 四端对比 什么时候该放子目录 AGENTS.md 验证方法 写在最后 本文首发地址 https://h89.cn/archives/627.html Monorepo（单一代码仓库，多个项目共用一个 Git 仓库）里写了分层的 AGENTS.md，每个子目录一套规范，Agent 应该按需加载——想得很美。但你有没有验证过，Agent 真的读到了你放的那些文件？ 我之前以为得同时维护 CLAUDE.md 和 AGENTS.md，后来发现只放一个就行。 启动时发生了什么 OpenCode 启动时做了一件事：从当前目录向上遍历，按 AGENTS.md → CLAUDE.md → CONTEX

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一、三层观测：从"它说了什么"到"它做了什么" 二、实操：用 bpftrace 看 Claude Code 在干什么 三、语义鸿沟：eBPF 知道"它做了什么"，但不知道"为什么做" 四、为什么通用安全工具不够：AI Agent 没有稳定行为基线 五、eBPF 不是银弹 沙箱防逃逸，审批防越权，但 Agent 拿到合法权限后的行为——没人看得见。 本文首发地址 https://h89.cn/archives/625.html 上个月披露的 TrapDoor 攻击，攻击者在 .cursorrules 里埋零宽 Unicode 字符，Agent 读取后自动遍历文件系统外发密钥。这个月 Miasma Wave 2 更进一步——后门配置文件直接丢进项目目录，你克隆仓库、打开项目，后门就激活了。 没有弹窗，没有告警，沙箱也不触发。攻击完全发生在授权边界内，A

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一张表定乾坤 ¥72 能买多少 token？ 盈亏平衡：用多少才不亏？ 深层差异：不只是价格 Zen Go 的 6x 杠杆 Token Plan 的预付折扣 按用量选 本文首发地址 https://h89.cn/archives/623.html 三个方案摆在面前：OpenCode Zen Go 套餐月费 ¥72，MiMo Token Plan ¥39，DeepSeek API 按量付费。 选哪个？先说结论：看用量，别看广告。 编码场景实测：4 条会话，加权平均缓存命中率 97.31%，输入:输出 ≈ 165:1。下面用保守估计 95% 命中 + 95:5 输入输出来算。 一张表定乾坤 先看单价（95% 缓存命中 + 95:5 输入输出）： 方案 Flash 等效单价 Pro 等效单价 月费 DeepSe

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