Claude Code 1M context 上线之后，他们发现一件让产品团队挠头的事——同样的 Claude Code，不同人用法差到不像同一个产品。有人开一个 session 用一整天，有人每条 prompt 都开新 session，有人疯狂用 compact，有人完全不知道有 rewind 这回事。
1M context 把这种差异放大了。
来自Claude的Thariq 之所以要写以下这篇文章，正是因为他每天都在心里跑下面这个决策树。和普通用户，差别到底在哪里呢？
本文从"为什么大多数工程系统没有解析解"这一根本性问题出发，分析仿真平台架构与模型设计的核心原则。目标在于建立一套仿真平台框架与模型设计决策的底层认知。
如果你在大学中学过物理，或者做过任何动力学相关的课程设计，大概率见过这样的代码：
// "经典"的炮弹仿真
double x = 0, y = 0;
double vx = v0 * cos(theta);
double vy = v0 * sin(theta);
double dt = 0.01;
while (y >= 0) {
x += vx * dt;
y += vy * dt;
vy -= g * dt;
record(x, y);
}
这段代码跑起来，曲线很漂亮，交作业也够用。
这种感觉让很多人误以为："仿真，不就是把公式写成代码吗？" 世界上的系统都可以被"一个公式"来描述。
OpenClaw 作为 AI Agent 操作系统的工作原理
2026年2月12日
2026年1月初，Michael Galpert 组织了一场名为 Claude Code Show & Tell 的活动，这也是我们这群开发者的首次聚会。二十个人聚在一起，对 Agent 开发充满好奇，也乐意分享使用最新 AI 编码工具的经验。
仅仅几周后，也就是2月5日，Michael Galpert 和 Dave Morin 组织了第三次活动，并更名为 ClawCon——第一届 OpenClaw SF Show & Tell。这次来了700多人，气氛相当热烈。投资者 Ashton Kutcher 将近一个小时都在听人们向他展示项目。OpenClaw 的创造者 Peter Steinberger 无疑是当晚的明星，所有人都围着他提问、祝贺和自拍。
马斯克的百万美元悬赏，怕是要被Dan Koe直接拿下了。
他这篇《How to fix your entire life in 1 day?》在X上阅读量已破1.7亿了。
这不是短视频，而是一篇上万字，即使转换为音频也是要半个多小时才能听完的长文。
在高度对抗、节奏极快的现代空战环境中，作战人员面临的最大挑战之一，并不是缺乏信息，而是信息过载。多架飞机、多种武器系统、不断变化的威胁态势，叠加在有限的时间窗口内，使“做出正确决策”本身成为一种稀缺能力。近期，一款名为 AlphaMosaic 的 AI 战斗管理技术在美军演练中的实际应用，提供了一个颇具代表性的解决思路。
