savage🌊RIVER

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@ZeroZ_JQ 反过来应该行

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@super55668 垫资

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周四。窗台上的光比咖啡先醒。おはよう。

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gm

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周三过半。山不转水转。早安。

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@itxJiaahere gmgm

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@itxJiaahere thx

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新的一天加油👏！ 这个月收益不错
最后一个交易日

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@xiaoajiao11 666

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@lshiif gm

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@ming5732 老师好呀

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新的一天加油👏！ 这个月收益不错
最后一个交易日

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完犊子 消费又要升级了，deepseek要涨价了

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且用且珍惜

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完犊子 消费又要升级了，deepseek要涨价了

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你想赚点钱，他想要你命～

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@BTC2168 彩旗飘飘呀

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@vsdfsdf18791 thx

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你想赚点钱，他想要你命～

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是不是感觉codex或者claude的订阅token不够用？消耗特别快，那么这2个工具一定要使用起来。

两个项目把这个逻辑推到了极致。

CodeGraph（55k stars）做的事很简单：把你的代码库预先索引成知识图谱，每个符号、每条调用边、每次依赖关系都提前算好。agent 不再 grep → read → grep → read 反复爬文件，一句查询直接拿到精确上下文。减少的是工具调用次数 —— 省 token、省延迟、不丢信息。

Headroom（53k stars）站在另一端：agent 读回来的工具输出、日志、文件、RAG 结果，在进 LLM 之前先过一遍内容感知压缩。不是粗暴截断，是分内容类型处理 —— JSON 走统计压缩保留关键项，代码走 AST 保留签名和类型，纯文本走专用模型。60-95% 的 token 砍掉，答案不变。还带 CCR 可逆缓存，LLM 需要原文随时取回。

一个减少输入，一个压缩输出。从两头堵死 coding agent 的 token 浪费。

关键是这两者叠加：先用 CodeGraph 让 agent 只拿它需要的东西，再用 Headroom 把这些东西压到只留有效信息。同样的答案，token 账单砍到原来零头。不是魔法，是工程。

https://t.co/zlZ5vR4AJ6