"Bash is All You Need" — 探究自主编程 Agent 的极简主义革命
ChatGPT 刚出现时，开发者手动复制代码，来回粘贴。这是最原始的交互。
VS Code 的 fork 版本，引入 `Cmd+K`。最初体验一般，但开启了 IDE 集成的先河。
引入 Agent 概念，多文件编辑，速度极快。
无头模式，彻底的自主性。 不再是辅助写代码，而是接管终端，自主循环。
Claude Code 之所以现在能成功，是因为它放弃了早期 Agent 复杂的“过度工程化”，回归了最简单的设计：
没有复杂的向量库，没有复杂的检索链，只有简单的工具循环。
极简记忆库：
不再使用复杂的向量数据库来“理解”代码库。直接使用一个 Markdown 文件记录项目指令。
优势： 用户和 Agent 都可以读写，透明、简单、有效。
核心代码可能只有4行：
While tool_calls:
1. 运行工具
2. 获取结果
3. 喂回模型
4. 重复
依赖模型自我纠错能力，而不是复杂的条件判断分支。
不需要为每个操作发明新工具。
为什么？ 训练数据丰富（GitHub 上无数的 Shell 脚本）。
能力： 它可以运行测试、Git 操作、文件管理、环境配置。它是连接一切的胶水。
不重写整个文件。生成 Diff 片段。节省 Token，速度更快，大幅减少幻觉（因为不需要重写未修改的部分）。
放弃 RAG (检索增强生成)。直接使用传统的文件搜索工具。在代码库导航中，Grep 往往比向量相似度搜索更精准。
读取文件内容。配合 Context Compression 使用。
为了防止上下文污染，将任务分叉给子 Agent。
定义： 不是代码强制的，而是通过 System Prompt 注入的结构化文本。
作用：
1. 强制模型规划。
2. 崩溃恢复： 如果 Agent 崩溃，重启后读取 To-Do 列表即可知道进度。
3. 改善 UX，让用户知道 Agent 在干什么。
问题： 上下文越长，模型越笨。
方案： 对于“研究”、“阅读文档”、“运行测试”等任务，启动一个全新的 Agent（Task）。
关键点： 子 Agent 跑完后，只返回最终结果给主 Agent，中间过程的噪音直接丢弃，保持主上下文干净。
当输出（如大量 Log）填满上下文（如达到 92%）时，自动触发压缩。
策略： 保留头部和尾部，概括或丢弃中间部分。确保持续运行而不爆显存/Token。
类似于插件。例如“深度研究”、“Office文档处理”、“特定代码风格”。
只有在需要时才加载进上下文，避免通用 Prompt 过于臃肿。
Jared 认为没有一种“最好的”架构，就像没有最好的心理治疗师一样（AI Therapist Problem）。不同的场景需要不同的设计。
Rust Core | Event Driven
特点： 开源，强调内核级的沙盒（Linux Land / Seatbelt）。架构上更偏向事件驱动和并发线程。适合研究和极客。
UI First | Speed | Distilled Models
特点： 极致的速度。使用特定微调（Fine-tuning）的小模型（蒸馏模型）来实现低延迟。利用用户数据建立了强大的护城河。适合日常高频编码。
Context Handoff | Model Switching
特点：
1. 模型切换： 可以在 Fast, Smart, Oracle (推理模型) 之间切换。
2. Context Handoff (交接)： 就像游戏中“切换武器比换弹夹快”。通过开启新线程并将必要上下文交接过去，来规避上下文过长的问题。
CLI First | Human-like
特点： 最像人类开发者的行为（使用 Bash, Git, Diff）。适合处理环境配置、大型重构、跨文件依赖等复杂任务。
基准测试（Benchmarks）大多已沦为营销工具，意义不大。
推荐方案：