Show HN：Thinker 通过裁剪上下文与缓存知识延长智能体使用额度

Thinker 在 Hacker News 的 Show HN 亮相，通过裁剪上下文和缓存知识让 token 用得更久。示例中裁剪 8k 指令 token 可在后续 20 次调用中省下 160k 上下文读取 token；知识缓存用 2k 笔记包替代 40k 探索 token，每次调用少带 38k 上下文。压缩功能是否可用取决于具体智能体，指令裁剪与知识缓存是两个独立功能。