自我改進 · 你現在能做什麼
佢跑十輪好聰明，跑五十輪呢？
這一章講的是讓 Harness 自己進化，聽着離你很遠。但所有自我改進的前提，是先有一個能長跑的 Harness：知道什麼時候壓縮、什麼東西永不能丟、什麼結論要落盤。這三條規矩，你今天就能給自己的 Agent 立起來。
實戰主綫第五格：短跑成績有了，現在練馬拉松。
M0
想清楚它替你幹什麼
M1
能穩定説人話
M2
能動手幹活
M3
改好改壞能量化
M4
長跑不失憶
M5
過程可復現
先看清楚 · 失憶是一條能畫出來的曲綫
用戶話「佢傾住傾住就變笨咗」，背後是一條很具體的曲綫：上下文佔用一輪一輪往上爬，爬滿之後系統只能悄悄扔東西。扔的往往是最早的消息，也就是你一開始交代的那些最重要的規矩。
連續對話 20 輪，上下文佔用怎麼走
上下文佔用
85% 壓縮閾值
不做任何管理，第 14 輪就撞上閾值。之後每一輪都在悄悄丟最早的消息，用戶的感受就是「佢將我一開始講嗰啲話唔記得咗」。
三條規矩，對應三種失憶
壓縮閾值管「爆掉才處理」：佔用到綫就壓，別等報錯。
永不刪除清單管「壓縮壓過頭」：用戶的原話、定好的需求、安全約束，這些進了摘要就找不回來，必須釘死在上下文裏。
落盤筆記管「跨會話失憶」：重要結論寫進檔案，下次開工先讀檔案。這就是這一章説的「檔案系統持久記憶」，也是 Harness 自我改進的起點。它連自己上次學到什麼都記得住，才談得上改進自己。
動手清單 · 挑一個開始，勾掉它
這一章的動手清單
0 / 3 已完成
找到它開始失憶的那一輪
15 分鐘 所有人翻出你和 AI 最長的一次對話，從頭讀到尾，找到它第一次忘掉前面交代過的事是在第幾輪。記下這個數，這就是你的 Agent 在沒有任何管理時的真實續航。
什麼算做完了
你能講出「大概第 N 輪，佢唔記得咗 XX」。説不出説明你的對話還不夠長。那也是個有用的結論：你的場景暫時用不到壓縮，先別過度設計。
寫下你的三條長跑規矩
1 小時 Agent 要跑長任務對着你的場景把三條規矩寫具體：佔用到百分之多少觸發壓縮、哪些內容永遠不進壓縮區（列清單，別寫「重要內容」這種廢話）、什麼結論要落盤成檔案。寫完貼進你的 Agent 配置或系統提示詞裏。
什麼算做完了
三條都有具體的數字或清單，且「永不刪除清單」裏至少包含：用戶原話的關鍵約束、M0 定下的需求定義。
跑通一次「落盤再讀回」
半天 要跨會話幹活讓 Agent 在幹完一件事後把結論寫進一個固定檔案（叫它工作筆記），然後關掉會話、開個全新的，第一句就讓它讀這個檔案繼續幹。新會話能無縫接上，你就親手實現了這一章講的結構化筆記模式，最樸素也最管用的長期記憶。
什麼算做完了
新會話裏它沒有問任何「上次做到邊度」之類的廢話，直接從斷點繼續。做到這一步，M4 就立住了。