一、RAG 的真相：48% 的失败率被藏起来了 二、Context Window 革命：1M 已成标配 三、Wiki 模式：不是复古，是重新对齐 四、六维度拆解：RAG 和 Wiki 到底差在哪 五、决策框架：什么时候选什么 六、收束：误区、行动建议、一句话结论 本文首发地址 https://h89.cn/archives/620.html 2024 年，每个做 AI 知识库的人都在说 RAG。检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation，这串字母组合几乎成了企业知识管理的唯一答案。搭一个向量数据库，把文档切成块，灌进 Embedding 模型，再套个重排器——恭喜你，拥有了一个"AI 驱动"的知识库。 但 2026 年 4 月，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 发了一条 X 帖子，描述自己怎么用一组

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1. 真正成熟的工程，会把启动速度当成架构问题 2. 好的扩展系统，不是接口多，而是抽象统一 3. 它最有价值的部分，不是 UI，而是把对话当成“会话引擎”来写 4. 它对并发很克制，而这种克制恰恰说明它成熟 结语 本文首发地址 https://h89.cn/archives/xxx.html 很多人看 Claude CLI 这份源码（gitee.com@chenjim/claude-code），先看功能：命令多不多，参数全不全，能不能用。 但真正让我多看几眼的，不是功能表有多长，而是复杂度已经这么高了，系统居然还没散。 它表面上是个命令行工具，背后其实扛着终端 UI、命令分发、工具调用、权限控制、技能与插件加载、长会话状态维护、上下文压缩、远程桥接、MCP 接入。这样的系统，难的从来不是把能力做出来，而是一路加功能时别失控。 这份源码里能看到一种很

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