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Source Code 你的 Agent 為什麼越跑越貴：Headroom 的 Context Compression 設計

Source Code AI 為什麼總是寫太多？Ponytail 用 YAGNI 七層梯強制過濾

Source Code 不訓練神經網路也能打出理論最高分：Heuristic Learning 的設計邏輯

Source Code Skill Library 的技術債：SkillOps 原始碼解析

Source Code 把 Skill 文件當成可訓練參數：SkillOpt 的文字空間優化

Source Code NanoClaw 原始碼：Multi-Tenant Agent Hosting Platform 的設計邏輯

Source Code 不預裝能力，只定義生長方式：GenericAgent 原始碼解析

Source Code 你在省 Token，還是在省思考？四種廢話假設比較

Source Code Task Continuity，不是 Personal Memory：Claude Code 的 Session 設計

Source Code Memory 01：誰決定什麼值得記——Agent 記憶的四種寫入模式

Source Code Memory 02：記憶怎麼被找到——四種搜尋模式與 Write-Search 耦合

Source Code Memory 03：Agent 記憶住在哪裡——Storage 選擇是部署假設

Source Code Memory 04：怎麼判斷哪個記憶系統強——Benchmark 數字的陷阱

Source Code Memory 05：記憶活多久——8 個系統的生命週期設計

Source Code Memory 06：K8s SRE Agent 的記憶設計——真實場景的技術選型

Source Code DeerFlow：從原始碼看 LangGraph 為 Agent 系統帶來了什麼，又留下了什麼

Source Code 你去睡覺，它在做研究：讀 Karpathy 的 AutoResearch

Source Code 資料也可以 Autoresearch：Meta AutoData 的三層 Agent 迴圈

Source Code 你在用它，它也在學你：HuggingFace ml-intern 的 SFT Flywheel

Source Code 1,039 個策略，一個晚上：當計算量打敗 Domain Knowledge

Source Code Claude Code：從 claw-code 的分析看一個 Coding Agent 的設計關心

Source Code CrewAI：從原始碼看「角色扮演」怎麼成為架構決策

Source Code hermes-agent vs OpenClaw：兩個 Agent 框架，同一批問題，不同的答案

Source Code Hermes-agent：從原始碼看一個為 Production 設計的 Agent 系統

Source Code OpenClaw：從原始碼看一個 Agent 平台的工程選擇

Source Code 打開原始碼才發現：三個 Agent 框架，三種截然不同的設計哲學