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模型上下文预算
/ask_line 在发送请求前按实际模型重新计算 Prompt，裁剪历史并保留当前问题。
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分块容错与恢复
保留成功分块，提供可选的失败分块补跑；按顺序汇总结果，并恢复模型部署配置。
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上下文准备性能
在同一请求中复用 Diff 预处理与 Token 计数，切换备用模型时单独准备。
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A2A 多轮上下文
在同一用户与会话范围内恢复 PR / Diff 上下文，继续处理后续任务。
About
Computer Science student at Shenzhen University, class of 2028.
Working on full-stack applications, AI agents and open source with Go, Java, Python and TypeScript.
Project updates, engineering notes and reflections on learning.
@junnhwan Selected work
Open-source contributions
Selected contributions to open-source projects.
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新增资源分析器
新增 ValidatingAdmissionPolicy 与 ResourceClaim 分析器，识别类型检查告警与缺失引用。
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Deployment 状态诊断
结合状态更新与 Progressing 条件，减少正常滚动更新误报，并补充发布超时诊断。
更多贡献 命令处理、流式重试与云原生校验
GitHub 统计更新于 全部已合并贡献