claude-code-memory-setup 完整教學 1. 專案定位與價值 這是什麼？ claude-code-memory-setup 是一套開源設定指南（MIT 授權），教你如何將 Claude Code 從「每次開 session 都失憶」的狀態，改造為具備 persistent memory（持久記憶） 和 codebase awareness（程式碼感知） 的智慧 agent。 解決什麼問題？ 使用 Claude Code 開發時，有兩個隱性的 token 消耗黑洞： Session 失憶症（Amnesia）：每次新 session 都要重新說明專案背景、技術棧、過去決策。 Codebase 重複讀取：Claude...

Headroom 完整教學 — AI Agent Context Compression Layer 1. 專案定位 Headroom 是一套 AI agent 的 context compression (上下文壓縮) layer (層)，目標是把 LLM 收到的所有輸入——tool output (工具輸出)、log (日誌)、RAG chunk (檢索增強生成區塊)、檔案內容、對話歷史——在送達 LLM provider 之前進行智慧壓縮，達成 60–95% 的 token (語元) 節省，同時維持回答品質不變。 為什麼需要 Headroom？ AI coding agent（如 Claude...

RTK (Rust Token Killer) 完整教學 一句話：在 LLM agent 跑 shell 命令前先過濾、分群、去重、截斷輸出，把 token 消耗砍 60–90%。 1. 專案定位 RTK (Rust Token Killer; Rust token 殺手) 是 Rust 寫的 CLI proxy，定位是「AI agent 與 shell 之間的壓縮層」。和其他類似工具比較： 維度 RTK LiteLLM proxy promptfoo 自寫 hook 目標 砍 shell command 輸出 token LLM API 路由 Prompt 評估 DIY 部署 單 Rust binary，零依賴 Python...