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Claude Code 的 Prompt、Context 与 Harness 工程设计拆解

Claude Code 的能力不只来自基座模型，还来自提示词组装、上下文管理和运行时约束三层工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，拆解一个 AI Coding Agent 如何处理长程任务、工具调用、安全权限、记忆压缩和多 Agent 协作。

发布于 2026-04-20
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将 Claude Code 协作机制抽成 Skills：记忆、上下文压缩、验证与多 Agent 编排

cc-harness-skills 把 Claude Code 类编程 Agent 的记忆整理、上下文压缩、完成验证、多 Agent 协作和轻量定时任务抽成可复用 Skills。它不强绑定 Claude Code 运行环境，可迁移到 Codex App、OpenClaw、OpenCode 等支持 Skill 工作流的工具中。

发布于 2026-04-01
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OpenClaw 上下文窗口压缩机制：从裁剪、摘要到溢出恢复

OpenClaw 为长会话 AI Agent 设计了多层上下文管理机制：调用前裁剪、LLM 摘要压缩、溢出后恢复，以及对 Provider Prompt Caching 成本的兼容。适合用来理解 Agent 如何在效果、稳定性和调用成本之间做取舍。

发布于 2026-03-04
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Clawdbot 本地持久记忆系统的工程设计与实践

Clawdbot 将 Agent 记忆设计成工作区里的 Markdown 文件，并用 SQLite 索引做混合检索。围绕上下文构建、两层存储、索引搜索、压缩刷新、修剪和多代理隔离，讲清本地记忆系统怎么落地。

发布于 2026-01-28