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我想分享这个信息，因为它非常具有误导性，我认为几乎每个人都被误导了。我一直以为通过购买200美元的订阅，我可以获得100美元5倍计划的4倍使用量。 我在这里了解到这一点： https://x.com/SataEricUX/status/2094121392229028236 并且对此还有一场诉讼： https://www.cnet.com/tech/services-and-software/anthropic-sued-alleged-false-advertising-claude-max-subscription-usage-limits/

你好，HN， 我是Ali，正在开发Decispher。 我们正在解决的问题是，编码代理反复发现工程组织内部已经存在的上下文信息。 一个开发者在开发某个功能时，可以结合之前的PR、Jira工单、Slack讨论、所有权边界、架构决策以及他们自己的经验。编码代理通常从一个提示和一个代码库开始，然后花费代币去搜索相同的上下文——或者完全错过它。 Decispher是一个为工程代理提供上下文和记忆的层。 它目前有三个部分： 1) 上下文引擎 工程上下文通常分散在不同的系统中。Decispher连接来自工程平台的记录，并将相关片段组合成代理可以检索的上下文单元，以便完成任务。 例如，关于某个组件的上下文可能包括之前的PR、相关问题、架构决策、所有权信息和实施历史。 我们还构建了Branch Story，它记录AI编码会话，并将其执行转化为PR上的结构化交接： 提示 → 计划 → 行动 → 结果。 2) 记忆层 记忆层在用户、团队和项目级别存储持久的上下文。 这包括工作偏好和工程惯例。团队还可以创建可重用的记忆集，例如前端、支付后端或项目特定的记忆集，并根据任务注入相关的记忆。 在LongMemEval中，我们当前的系统达到了： a) 使用GPT-4.1-mini作为提取器和阅读器，在oracle分割上达到89%的准确率 b) 在LongMemEval -S数据集上达到81%（使用前沿模型时为89%） c) 中位数代币减少38倍 我很乐意分享更多关于我们如何测量检索质量和代币减少的细节。 3) 工作代理 Decispher还拥有一个自主工作代理，在执行任务时使用上下文引擎和记忆层。 它可以从Jira和Slack等来源获取工作，检索相关的上下文和所有权信息，并在可用上下文不足时向相关人员询问，而不是猜测。这些答案随后可以作为未来工作的上下文。 上下文引擎、记忆层和工作代理可以独立使用。 设置 npx decispher init 这将连接一个代码库并配置代理集成。 npx decispher link 这将你的decispher账户链接到你的代码库。 Decispher与MCP兼容的代理一起工作，并为Claude、Codex、Grok Build和Cursor提供特定集成。我们还有一个VS Code/OpenVSX扩展，用于查看上下文和编写交接。 注意： a) 上下文引擎不克隆源代码；它通过GitHub API读取和写入。 b) 工作代理使用一个隔离的沙箱，除了通过允许的代理外没有网络出口。 c) 工作沙箱在运行后被销毁。 d) 原始消息和文本在静止状态下被加密并自动清除。会话在合并后7天或最后活动后30天被清除，保留时间可配置。 我们还有一个MIT许可的开源项目，名为Decision Guardian，用于在PR上展示ADR上下文。 上下文引擎现在可以使用。记忆层和工作代理正在逐步推出。 我特别希望得到反馈，我们也在寻找设计合作伙伴。 欢迎提问。 Ali 这是我之前Show HN帖子的后续： [https://news.ycombinator.com/item?id=48762112](https://news.ycombinator.com/item?id=48762112) 自那以来的主要新增功能包括记忆层、LongMemEval结果、工作代理沙箱和用于AI生成PR工作的Branch Story。