从构建 Claude Code 中汲取的经验教训：提示缓存至关重要
文章详细阐述了提示缓存在构建 Claude Code 等 AI 代理中的关键作用。核心经验包括：利用前缀匹配机制规划缓存、通过消息传递更新而非修改系统提示以保持缓存、避免中途切换模型或工具、以及利用“延迟加载”和“缓存安全分叉”等技术优化上下文管理。围绕缓存设计系统架构能显著降低延迟与成本。
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从零开始理解上下文压缩
本文译自 Earendil Engineering 的《How Compaction Works in Pi》，讲解编程 Agent（如 Pi、Claude Code、Codex）中的上下文压缩机制。LLM 的上下文窗口有限，随着对话和工具调用不断积累，请求会超出上限。解决方案之一是压缩：用 LLM 生成的摘要替换较早的历史记录，同时原样保留近期消息。文章详细介绍了 Pi 的实现——触发时机（接近上限自动触发或 /compact 手动触发）、token 预算、压缩提示的设计（像一份交接简报，包含目标、进度和关键决定），以及压缩与提示缓存的关系：压缩会打破前缀缓存，导致后续请求需重新计算。
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说一句收到，我花了20341个token——Agent成本的过路费与省钱三刀
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