用 AI 写代码，token 烧钱的地方无非三处：模型读进去多少、写出多少代码、回话多啰嗦。Headroom 管"读进去"，靠压缩上下文；Ponytail 管"写出来"，靠逼着 agent 少写代码。这篇讲清楚这两个开源工具各自怎么做、在你的项目里怎么装怎么用，也把厂商不爱说的坑一并摊开：真实场景省的往往没广告那么多。

AI 系统的表现，很多时候取决于 harness，而不只是模型权重。本文结合 Meta-Harness 论文，讨论为什么应该把 AGENTS.md、外化记忆、skills、协议、质量门禁和 PDCA 视为可优化的 harness，并给出一套真正可落地的技术栈与路线图。

一份纯技术向的设计：用 LLM-powered agent 跑一个固定的日常学习闭环（morning learn → evening test → next-day review），并用双维度打分管理句子库：实用度（1–5）与熟练度（1–5）。