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Trace Commons
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开发者 Clew 工具发现 AI Agent 间隙而非 Claude Code 导致 token 浪费
一位开发者创建了一个名为 Clew 的工具，用于识别 AI Agent 交互中浪费的 token，特别关注 Claude Code。通过使用公共追踪数据的六轮测量，开发者发现 Claude Code 本身并不是浪费的主要来源。相反，低效似乎源于 Agent 之间的间隙，信息可能在此处被重复或丢失。Clew 采用确定性门控，通过节点和归一化输入对分组跨度进行比较，并要求输出的 SHA256 哈希值相同来检测冗余，在其检测过程中避免使用 LLM。
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Trace Commons 发起构建开放编码数据集的倡议
一项名为 Trace Commons 的新倡议旨在创建一个开放的编码会话数据集，以对抗 Anthropic 和 OpenAI 等大型 AI 实验室拥有的数据优势。该项目鼓励个人捐赠他们的编码痕迹，从而使开放权重和开源模型能够在此宝贵数据上进行训练。此举旨在实现训练数据的民主化访问，并防止 AI 开发中的寡头垄断。