今天终于去打篮球了。到华采天地去打了。虽然说商场有空调，但球馆在顶楼，有很大的窗口，所以空调的效果并不特别好，还是挺热的，当然，比在室外打球还是凉快得多。
好几天没运动了，躯体都快腐朽掉了。其实，不运动比有氧运动要更加掉肌肉。掉肌肉的并不是运动，而是缺乏对肌肉的刺激，以及营养不良。现代社会，营养都是过剩的，所以掉肌肉原因还是缺乏运动。
我真的掉肌肉了。好几天没打球了。睡眠也不规律，经常到下半夜天快亮了才睡。掉肌肉掉得厉害。今天等地铁的时候，做了个金刚蹲，结果小腿差点抽筋。肌肉不行了，没力量了，支撑不住突然的压力。
但是天天打球也不行，最近玩ai占据太多时间了，没有时间打球了。
自撸的代码助手，已经基本可用。它会比claude code这些产品好用。虽然没啥花里胡哨的界面，但它高效，省token。
现在它比所有的代码助手都省token。
但是，我这个工具，缓存命中率不高。因为它把冗余的 信息都砍掉了，所以缓存命中会低一些。但如果计算总的不命中token，它还是节约的。
虽然deepseek缓存命中token非常便宜，但是节约还是意义重大的。因为上下文膨胀到100k之后，ai的理解能力会明显下降，即使缓存命中，也不过是节约了前面命中部分的输入的计算，每个tokens的输出，还是要跟之前的输入关联计算的。虽然它能跑大的上下文，但大的上下文，AI理解力会显著下降，而且，服务器的回复速度，也会随着上下文的增长而明显变慢。短上下文秒回，长上下文，数分钟才一个回复，工作效率下降得很厉害。
从费用说，节约上下文长度，也能很有意义。虽然deepseek的缓存非常便宜，但是，一个迭代到后期（通常是工作一两个小时之后），上下文长度达到200k，每次的费用还是可观的。200k命中，5轮就是0.02元。500轮就是 2元。一天假如开支是5元，那节约80%的token，还是能省掉两三元的。开支降低50%，如果是一个大企业，那总体节流效果也是相当可观了吧。何况，节约token还会带来错误的减少（因为ai低负载下犯错少），以及工作效率的提高（AI回复快了）。
所有省了token就是给整个系统的性能翻倍了。
省token就是提效。从这个角度，我做得最好。这不是技术问题，它的技术说穿了很简单，但这是系统设计理念的问题，错误的理念，会导致丑陋的设计。
简洁优雅的设计，才能打造出高效率的产品。你要推翻所有复杂的设计，最后找到一种非常和谐的简单设计，平衡了所有需求的设计，那种设计，才是答案。
做ai代码助手，其实就是给AI设计一种AI编程语言，并不是那么简单。简单的只是现在这些代码助手，他们那个做法不叫简单，叫粗糙。就从上下文管理看，这些代码助手的设计就没有一个聪明的。
省token，不过是第一个小改进。下一步，我还会玩更大的。玩匪夷所思的设计。其实我现在的设计就可以写论文了，不过不混学术圈，刷这个没啥意义。
AI代码助手这玩意儿，最后肯定是开源的天下，无论是claude code还是其它大厂，都不可能垄断。因为它的门槛就是没那么高。靠吹牛逼没用。
大模型方面，claude code之所以略微领先，是因为它通过代码助手收集到了大量的高质量数据。但是，deepseek现在这么便宜，下一步必然引爆全球市场，deepseek的数据会比claude code更多。因此，下个版本，deepseek有可能反超claude code。
