Mac 图片压缩工具：ImgZilla 很多图片压缩工具会生成新文件，但对于网站和代码项目来说，文件名变化意味着还要重新检查引用。 ImgZilla 支持： • 原地压缩，不改文件名和目录结构 • macOS 本地处理，不上传图片 • 批量优化 PNG / JPEG / WebP / AVIF 适合长期维护网站和项目资源的 Mac 用户。 👉 #MacApps# #DevTools# #WebDev#

Codex 上下文压缩报错，最近真把我搞烦了😤 一开始以为是网络问题，换🪜、切 Wi‑Fi、清缓存、重启，全试了，还是照样报错。 后来我复制了崩掉任务的会话 ID，新开一个任务，把 ID 丢进去，让它分析之前做到哪了、接下来该干什么。 我试了三四次，居然每次都接上了。 遇到同样问题可以试试，具体指令在图 3。👇

人类要学会信息压缩率与工作记忆的高效利用。 外界的原始信息无穷无尽，而大脑的Working Memory只是一根极其狭窄的管道，一次只能处理 3–5 个Chunks。 如果把未加工的噪音直接塞进工作记忆，你的大脑会瞬间超载，陷入焦虑和低效。 模式识别，是一种超凡入圣的能力。 比如，散乱的字母 ⁠A-P-P-L-E⁠ 占 5 个内存槽，压缩成词汇 ⁠Apple⁠ 只占 1 个。将领域知识凝练成底层模型，私以为就是高效的压缩。 遇到新问题时，不记忆表面细节，直接抽离出它的架构。没错，就是架构。当你能用一句话解释一个百万字项目时，你已经完成了上百倍的压缩。这就是超越。 之前看过一个公式。 认知输出 = (原始信息输入 × 压缩率) / 工作记忆损耗 大多数人终其一生都在拼命拉大分子，疯狂刷与你无关的资讯、买课、屯书、加社群，假装努力，却对分母的剧烈膨胀和压缩率的极度低下视而不见。 信息摄入海量，大脑天天宕机，却产不出半点有价值的决策。 我可以告诉你的是，在最关键的决策，AI是替代不了你的。 信息压缩率，就是你的降维打击能力。 读完十本书，破译出背后的底层物理模型。面对复杂局势，能用一句话穿透本质，这就是智慧层面的事。 我个人的感觉是，压缩率越高，单个Chunk所蕴含的能量就越大。如果你的工作记忆只能装下 4 个槽位时，别人装的是 4 个散乱的网页，你装的却是 4 套完整的决策引擎，那就证明你要起飞了。 未来十年，信息爆炸只会愈演愈烈，原始信息Input的获取成本已经趋近于零。 请你，把庞杂噪音压缩成硬核认知的能力，像保护眼珠一样保护自己工作记忆的能力。

发现了CC自动压缩的一个大坑，用了这么久还是第一次碰到这个问题。 CC的自动压缩是离散时刻（发消息\模型跑完一轮对话）才用当前的上下文预估值和压缩阈值作比较，超过压缩阈值时进行压缩，看着很不错的设计对吧，快满的时候给你压一手，既不会频繁触发压缩，也不会让上下文窗口爆炸。 但有个问题是如果一轮对话新增了很多上下文，一步直接从不满足压缩条件 -> 超出上下文窗口，那就会直接把上下文窗口打爆；而这个时候你再进行手动压缩也不生效了，因为压缩本身就会把当前所有的上下文当做input发给模型，请求摘要，但当前的上下文已经超过模型最大的上下文窗口了，就会造成死锁。 这个时候除了直接/clear清空整个上下文窗口之外没有别的办法...

提示词上下文压缩。 我加：不要复述我的需求，不要解释你要做什么，直接 diff。 Token 用量降 40%，1M 上下文也要省着用。 成本：0。 废话没了，活变多了。

@0xfengxun alpha只是为了压缩其他交易所空间的产品，不是让散户发财的工具 站在交易所的角度来说，这是完美的产品 不提前告诉你上合约，即激发了项目方的活跃度，又刺激了市场，吸了项目方的血+散户的血，怎么能说不是一个好东西呢？