上个月写了一篇 Claude Code 上下文管理的文章，评论区有个问题问得很好——"压缩具体是怎么压的？压完之后它怎么还记得我刚才让它干什么？" 说实话当时我也答不上来。只知道"满了就压缩"，但到底怎么决定什么时候压、保留什么丢弃什么、压完之后怎么恢复工作状态，这些细节一直是黑盒。  直到我花了两天时间把 Claude Code 的 compact 目录下十几个源码文件从头到尾读了一遍，才发现这套压缩机制远比我想象的精密。它不是简单的"砍掉旧消息"，而是一个四阶段的液压系统——从最轻量的规则裁剪，到 LLM 驱动的结构化摘要，再到熔...

有什么需要注意的吗？去研究豆包了

我要同无赖公司战斗到底

大家好，我是马丁。写这篇文档的目的，是帮大家建立一个清晰的 AI 学习认知框架——知道学什么、怎么学、以及现在不需要学什么。别被营销号贩卖的焦虑带偏节奏。说到底，学 AI 应用开发和当年学 Java 后端没有本质区别——都是理解核心概念、熟悉技术栈、然后在项目中反复练。如果你已经有后端工程基础，上手甚至会比预期更快。本文为马哥整理的 v1 版本（截至 2026/6/10）。AI 领域技术演进很快，后续会根据新的技术变化更新 v2 版本。马丁｜10 年大厂后端，Apache ShardingSphere Committer，Hippo4j 作者（GitHub 6k+ Star），Nageoffe...