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#prompt-cache

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ai debug

Claude Code skill 怎麼寫才不吃 context:入口、門檻、成本、來源

把 Anthropic 的 session 成本建議做成全域 skill,第一版就犯了它要防的錯:description 塞滿觸發關鍵字、用檔案數和分鐘數當硬門檻、把「保護主 context」和「省總 token」混成一件事。三輪修正後入口縮到一頁,細節拆進 references,數量門檻換成四個判斷維度,草稿裡的主張則逐條對官方文件查證。

ai guide

AI Agent 的 Cache 不只一層:從 Claude Code 的 18 種快取到 ReAct Agent 的多層設計

拆解 Claude Code 的 18+ 種快取機制後發現:provider-level prompt cache 你做不了,但 embedding cache、tool result cache、entity cache 你不但做得了,效果還更好。附完整的 AgentCache 介面設計與 per-tool TTL 策略。

OpenClaw Agent Runtime:系統 prompt 是組出來的,而它被一條快取邊界切成兩半

OpenClaw 每次執行都自己組系統 prompt,沒有執行期的預設 prompt。組出來的內容被一條內部快取邊界切開——穩定的 workspace 前綴在上面、每輪會變的頻道脈絡在下面——好讓有前綴快取的後端能跨頻道重用同一段前綴。