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AI 越聊越笨？不是模型菜，是需要上点手段了
前两篇都在讲怎么在'进上下文之前'省 token。这篇讲会话进行中的两件事——一个决定谁来干活（模型分层），一个决定带多少记忆干活（上下文管理）。AI 写着写着变笨，多半不是模型菜。
AI 编码越用越贵？我把 token 砍掉了 82%（附实测数据）
上一篇说省 token 靠把工具用对，这篇上实测：我翻了下本地的 rtk gain，六千多条命令省了 740 万 token、82%。拆开讲这 82% 是怎么省出来的——压规则文件、用对插件、模型分层。
真正烧 token 的不是文档，是你工具没用对
有人说 PDLC 文档一堆，token 不烧爆吗？我想说文档多和 token 烧得凶不是一回事；真想省 token，办法是把工具用对，不是把文档砍掉。
PDLC 1.1：v1.0 在产物形状上犯的两个错误
v1.0 解决了纵向问题：让单个 feature 的各阶段有序推进。v1.1 修了两个横向问题——产物类型混淆（ledger vs surface）和 feature 间关系缺失。
aitm 1.0：AI 在副驾，方向盘在你手里
aitm 1.0 正式发布。5.3 MB 二进制、3-5ms 冷启动、6 家 LLM provider、4 层安全门。这篇讲设计哲学、工具调用怎么做的，以及一路踩的坑。
arcade：博客里挂了个浏览器街机模拟器
博客 /arcade/ 下挂了一个浏览器街机模拟器。支持 MAME 和数十种主机，你拖入自己本地的游戏文件就能玩，全程在浏览器里完成，零上传。
PDLC：把 AI 写代码从'软规范'升级为'硬契约'
AI 助手说'我把功能做完了'但 PRD 只活在对话里、测试'我等会儿补'、跨会话就忘了某功能进展到哪。这些痛点 PDLC 通过 31 个标准化阶段 + Iron Law 5 不变量解决。从动机、实现、应用到能达到的效果，一篇看完。
aitm 首发：把 AI 装进终端
一个把 AI 能力做进终端的桌面应用，支持 macOS 与 Windows。AI 能读文件、看命令历史、按需帮你跑命令，所有高危操作都要你点头。最新版 v0.9.0。
欢迎来到我的技术博客
这是我的个人技术博客的第一篇文章，在这里我将分享技术学习心得、编程经验和个人成长历程。