Codex Harness / OS Brain
一个让 AI Coding 工具更懂我、更省 Token、更稳定执行任务的个人 Harness 系统。
项目一句话介绍
一个让 AI Coding 工具更懂我、更省 Token、更稳定执行任务的个人 Harness 系统。
我为什么做
我在使用 AI Coding 工具时发现一个很真实的问题：它经常记不住我是谁、我的表达习惯、项目偏好和之前踩过的坑。
我遇到的真实问题
每次开启新任务都要重复解释上下文，工具容易漂移，也会浪费 Token 和注意力。
目标用户
重度使用 AI Coding 工具的个人开发者、学生、产品原型实践者。
核心问题
能不能做一个越用越懂我的 Codex Harness / OS Brain，让它记住长期偏好、压缩上下文、减少重复沟通？
我做了什么
- 整理长期偏好、项目经验和失败案例，形成可复用记忆层。
- 研究上下文压缩、Token 成本和本地 embedding 模型在个人系统里的作用。
- 把执行过程、验证结果和复盘沉淀进下一轮任务。
当前进展
已形成长期 Brain / Harness 方向，正在把记忆、工具和执行规范连接成稳定工作流。
我学到了什么
- AI Coding 的核心问题不只是模型能力，也包括用户上下文能否长期保留。
- 记忆系统必须有边界，不能把猜测当成事实。
Takeaway
这套方法用于观察 AI Coding 工具的失忆、漂移和 Token 成本。
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