CRAFT GARDEN · LIVING ESSAYS & LABS
Notes and experiments on agents, visualization, and knowledge systems.
Hi, I'm 千羽鹤 (qianyuhe), and this is Craft Garden. Here I write about agent harnesses, AI coding agents, visual analytics, and knowledge systems.
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Agent Harness Craft
Harness architecture, skills, multi-agent loops, and guardrails that turn models into reliable coding agents.
6 essays · 6 Concepts
AI × Visualization
Model explainers, transformer visualization, visual analytics labs, and open-source learning paths.
5 essays · 4 Concepts
Knowledge Systems
Vaults, conversation archives, evidence-oriented writing, and agent-readable personal knowledge.
3 essays · 4 Concepts
Articles
Searches published personal notes; no account needed.
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2026
上下文压缩：六个实现，四种做法上下文压缩：六个实现，四种做法同一个问题——窗口满了怎么办——Codex 会另装一个新窗口，Maka 说它只是在日志上做投影，OpenHands 砍到一半就停手。分歧不在算法，在「压缩到底在改什么」。
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Sep 25Sep 25中位数 2.2 分钟，均值 9.9 分钟：AI 时代的等待时间去了哪中位数 2.2 分钟，均值 9.9 分钟：AI 时代的等待时间去了哪读 CircleCI 2026 的近 2800 万条流水线、Incredibuild 的千级开发者抽样，以及那个被引用了十几年、却查不到出处的「23 分钟」。
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Sep 24Sep 24上下文工程：把「塞得越多越好」这句话拆开上下文工程：把「塞得越多越好」这句话拆开Anthropic 把它定义成有限预算的分配问题；Chroma 用 18 个模型、194,480 次调用测出：信息怎么摆放，比信息在不在更重要。
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Sep 24Sep 2430 行循环就够了：把 Agent 的复杂度还给业务代码30 行循环就够了：把 Agent 的复杂度还给业务代码从 Anthropic 官方那句「先直接用 API」出发，把一个订单退款 Agent 的运行时压到 35 行，再逐条交代省下来的复杂度去了哪里。
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Sep 24Sep 24Jev 调研：把 193.6 倍加速拆开看，它到底新在哪里Jev 调研：把 193.6 倍加速拆开看，它到底新在哪里读官方文档与评测原始数据、72 小时的 X 讨论，以及一次 10,000 次 API 调用的逆向。
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Sep 18Sep 18一次 grep 花掉 3300 tokens：把 pi 的搜索链路换掉一次 grep 花掉 3300 tokens：把 pi 的搜索链路换掉从一条推文的争论出发，读 pi 0.84.3 的 grep 实现，找出成本的真实来源，换成 FFF 引擎并把代价一起写清楚。
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Aug 29Aug 29在 Codex 里切一次 thinking，缓存到底发生了什么在 Codex 里切一次 thinking，缓存到底发生了什么从一张截图出发，沿着 Responses API、prompt_cache_key 与 previous_response_id 追到源码，厘清「缓存失效」的真实含义。
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Aug 17Aug 17Open Multi-Agent：goal-first 多 Agent 编排笔记Open Multi-Agent：goal-first 多 Agent 编排笔记TypeScript 原生、Coordinator 自动拆 DAG、并行再汇总。适合探索与半结构任务；生产长任务要认清 checkpoint 缺口。
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Jun 03Jun 03深度拆解：AI Agent Harness 的构造深度拆解：AI Agent Harness 的构造模型之外的那层操作系统：编排循环、工具、记忆、上下文、状态、护栏与验证——以及 Anthropic / OpenAI / LangGraph 各自怎么做。
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Jun 01Jun 01Perplexity Agent Skills：设计、打磨与维护Perplexity Agent Skills：设计、打磨与维护用 evals、触发描述、gotchas 与渐进加载，把领域知识做成可路由的上下文模块。
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Jun 01Jun 01Pi Agent Harness：介绍、本地部署与最佳实践Pi Agent Harness：介绍、本地部署与最佳实践把 Pi 当成可扩展的终端 Coding Agent Harness 来部署与使用：极简核心、TypeScript 扩展、只读先审、会话树分支。
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Jun 01Jun 01statewright：用状态机给 AI Agent 装护栏statewright：用状态机给 AI Agent 装护栏Agents are suggestions, states are laws——按阶段限制工具与命令，把开放式 agent 流程切成可执行状态。
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Jun 01Jun 01自然语言驱动的 Transformer 可视化解释器：基础设计自然语言驱动的 Transformer 可视化解释器：基础设计在有限模型家族、有限 intent 与固定视图契约下，用真实模型数据回答小白问题——而不是让 LLM 自由编 UI 或编造内部机制。
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May 31May 31Polo Club 风格模型解释器选题清单Polo Club 风格模型解释器选题清单按模型家族定义固定证据、视图与交互语法，让自然语言负责选题与引导。
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May 31May 31最后一次技术面试：导读最后一次技术面试：导读Steve Yegge 为什么说传统 tech interview 已到终局，以及 campfire 试用制在补什么信号
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May 30May 30CodeIsland Agent Room：预览图要讲清什么CodeIsland Agent Room：预览图要讲清什么多终端、多模型融进同一协作房间——下一版概念图该强化路由、状态、权限与最终产物。
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May 28May 28Understand-Anything 使用指南：把代码库与知识库变成可探索图谱Understand-Anything 使用指南：把代码库与知识库变成可探索图谱从安装、/understand 分析到 dashboard、diff impact 与论文 wiki 工作流，一份面向 AI 可视化与 agent 工具链的实操导读。
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May 27May 27用 Understand-Anything 理解 Transformer：论文 wiki 最佳实践用 Understand-Anything 理解 Transformer：论文 wiki 最佳实践把 Attention Is All You Need 拆成概念图谱，让人和 AI 围绕同一份 knowledge-graph.json 学习 Encoder、Decoder 与 Multi-Head Attention。
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May 27May 27What is visualization research? 笔记详解What is visualization research? 笔记详解基于 Jessica Hullman 文章的结构化笔记：七大研究方向、三个未来呼吁，以及它对 AI × 可视化学习者的直接含义。
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May 25May 25华数设计 Skill 导读华数设计 Skill 导读HTML-native design skill：一句话交付原型、幻灯片、动效与五维评审，不镜像 README 全文
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May 11May 11Claude Code 与 HTML 的惊人有效性Claude Code 与 HTML 的惊人有效性为什么 agent 交付物从 Markdown 切到 HTML，会显著提高你真正读完的概率
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May 09May 09