measur (超大杯)
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背景：是我的代码链路比较复杂，上下文长，而且差一点设计细节就直接爆炸的那种，因此我是手动挡，会自行检查设计方案和手动压缩上下文。
前阵子测试中发现 ds 的上下文记忆比较好，我就想着用 ds 读上下文产出背景，gpt 来执行和 review，因此做了个基本的搭配
1 opencode 搭配 ds-flash（max） 来帮我整理问题和当前逻辑链条，让他带上问题关键具体的代码行数和位置，产出一个背景文档。
2 codex 用 gpt 来根据文档思考当前的问题，并且复核原始代码位置和逻辑进入上下文窗口，然后产出执行方案，要带上具体的修改位置和简述修改方式。
此时，如果方案很复杂牵扯的代码很多，会让 ds 只检查执行方案的逻辑是否和当前系统链条一致，不一致就改，一致就执行。
效果真的好了太多了，之前天天和 gpt 吵架，现在基本上一遍过，哪怕 gpt 降智了也稳了很多。
ps：个人觉得，如果 codex上下文自动压缩的情况下你的ai 体验已经够好了，就没必要这样搞
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