AI Tracker — AI skill for Claude Code
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How to install AI Tracker
This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no
exact command to give. Open twwch/AI-Tracker and copy the folder into
~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.
What AI Tracker does
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Alternatives in AI
- Claude Usage Tracker — Native macOS menu bar app for tracking Claude AI usage limits in real-time 2.2k ★
- TokenTracker — Local-first AI token usage & cost tracker for 31 coding tools incl 1.4k ★
- Empryo — Empryo issue tracker + SoulForge (v2) 1.1k ★
README
🚀 AI Tracker — AI 前沿动态追踪
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🧠 模块一：LLM 底层逻辑与 Token 经济学
**核心目标：** 理解 LLM 的运行“内存”限制与预测本质。
- 核心视频: Intro to Large Language Models - Andrej Karpathy
- 核心笔记:
- Token 原子论: 理解 Tokenization 对拼写、算术的影响。
- 上下文窗口即 RAM: LLM 的 Context Window 决定了其处理复杂任务的上限。
- 预测机制: 理解“预测下一个 Token”如何导致上下文腐烂（Context Decay）。
- 工作记忆限制: 警惕 "Lost in the Middle" 效应，优化信息在 Prompt 中的排布。
🛠️ 模块二：从提示词工程进化到上下文工程
**核心目标：** 学习如何通过优化 Token 配置来提升模型效能。
- 核心视频: Context Engineering & MCP Intro
- 上下文四大策略:
策略 说明 场景 写入 (Write) 将详情存入外部存储（如文件、数据库） 持久化知识 选择 (Select) 仅加载当前步骤所需的“高信号”信息 节省 Token 消耗 压缩 (Compress) 对冗余信息进行摘要或状态持久化 处理长文本 隔离 (Isolate) 通过子代理架构减少 Context 污染 复杂多任务并行 - 核心原则: 遵循 Anthropic 的 “金锁区 (Goldilocks Zone)” 原则，保持 Prompt 长度恰到好处。
🔌 模块三：MCP 协议深挖与实战搭建
**核心目标：**
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