别再每个 session 都把项目重新讲一遍了
同一个任务，同一个 repo，同一个模型。两次运行的差距，是你的 agent 一夜之间忘掉的所有东西。
同一个任务。同一个 repo。同一个模型。
一次烧了 151 万 input token。另一次，32 万。
差别不是更好的 prompt，也不是更聪明的模型。是第一句话之前的 30 秒——agent 背着什么进的门。
这篇只讲一件事：你的 agent 不弱。它卡在《土拨鼠之日》里。
你的 agent 每天在 Punxsutawney 醒来
《Agent Doctor》那篇说过：session 放着放着会烂，compaction 之前离场，别让 auto-compact 替你决定哪条决策活下来。
开新 session，是对的。但几乎所有人离场的时候，把最贵的东西留在了旧 session 里。
- 你在 Codex 里让 agent 把 repo 摸了一遍——关掉 tab，没了。
- 你在 Claude Code 里把架构推演清楚了——没了。
- 你在 ChatGPT 里把产品话术定下来了——没了。
- 你在 Gemini 里把前端原型跑通了——没了。
每一条，都花了 token，花了你的时间。而下一个 session 在 Punxsutawney 的早上六点醒来，收音机放着同一首歌，什么都不知道。
循环就是这个：每个新 session 都是第一天。重新认路，重新认人，重新读 repo——同一天，你天天付钱。
像给一个每天午夜清零的角色刷级。经验条永远存不下来。
于是你每天早上干同一件事：重新讲项目，重新贴背景，看它把读过十几遍的文件再读一遍。
你不是在用 AI。你是在当人肉剪贴板。
你早就活成了《记忆碎片》里的 Leonard
老玩家早就开始自救了：
- CLAUDE.md 和 AGENTS.md
- handoff 笔记和 prompt 库
- Obsidian 里的项目 wiki
- 每个新 session 开头，先贴一面背景墙
这套就是 Leonard 的系统：纹身刻死规则，拍立得记当前状态，手写笔记记剩下的。对失忆症来说，这是理性的应对。电影也花了两个小时，演它怎么塌：
- 写少了，agent 漏掉硬约束。
- 写多了，context 又脏回去了。
- 笔记过期，agent 继承一条已经作废的决策。Leonard 信了一张过期笔记，杀错了人。你的 agent 信了一份过期 CLAUDE.md，重构错了文件。
- 而每次停下来维护笔记，断的都是你自己的心流。
更糟的：手写笔记只管一个平台。Codex 里摸清的 repo，Claude Code 不知道。ChatGPT 里定好的话术，Codex 没听说过。Gemini 里毙掉的方案，下个 session 从没见过。
你不是在用四个 AI 工具。你在跑 Severance 协议：四个 innie，永远不许同屋开会。
到了某个时刻，大多数人认了。agent 会忘，就这样吧。每个 session 十分钟 recap，习得性无助，计进工作流成本。人们必须想象，这位开发者是幸福的。
但认命赢不了数学。重新解释的成本，跟你的任务数量线性涨。你越忙，烧得越多。
所以真正的问题从来不是“我的 agent 有没有记忆”。是这个：散在四个平台、几十条死 session 里的有效 context，能不能在你需要的那一刻，收拢回来？
Echo 热启动：醒来时，昨天还在
开新任务之前，跟 Echo 说一句：
帮我 warm up 这个任务。
Echo 从你过去的 AI 工作里，现场生成这个任务的启动 context。不是把聊天记录倒回窗口——是对着当前任务的意图，把五样东西重组成一个启动包：
目标
你现在正在做什么
现场
repo map、热点文件、相关 commit
决策
已经拍板的产品判断和用户语言
约束
不能破的技术边界和设计规则
尸检
试过、死了的路，没人走第二遍
读过《Agent Doctor》，你会认出这张单子：就是我们让你换 session 时手动带走的那五样。区别在“手动”两个字。
Echo 能这么干，是因为它不把“一个平台上的一个 session”当记忆边界。边界是你的工作本身。一个任务流过 Codex、Claude Code、ChatGPT、Gemini 和 GitHub——Echo 把痕迹收拢：Codex 的 repo 探索和 patch 历史，Claude Code 的架构推演，ChatGPT 的产品叙事，Gemini 的前端草稿，commit 里真正落地的东西，失败尝试里死掉的路。
Roguelike 玩家有个词：meta-progression。这一局照样会结束。但资源带得走，每一局开局都更强。Echo，就是你 agent 的 meta-progression。
差距有多大
warm up 之后，agent 的开局长这样：
热启动
而不是你天天看的那个：
冷启动
自家 dogfooding，同任务同 repo：
| 指标 | 冷启动 | Echo 热启动 |
|---|---|---|
| 重新定位耗时 | 90 秒以上 | 30 秒以内 |
| 每个 turn 耗时 | 2.35 分钟 | 0.94 分钟 |
| input token | 151 万 | 32 万 |
| 每 turn 工具调用 | 16.05 次 | 4.13 次 |
| 每 turn repo 读取 | 9.51 次 | 1.22 次 |
这些数字没有魔法——说句公道话，这是一个团队的 dogfooding，不是公开 benchmark，你的比例会不同。但方向很难看错，因为底层变化就一条：agent 不再花回合重建 context，开始消费记忆，而不是生啃历史。
今天就把循环打断一次
不用装任何东西，下个任务就能做：
- commit 之后，花两分钟写一份交接文件：目标、改过的文件、决策、约束、失败尝试。
- 把这份文件当新 session 的第一条消息。不是你的聊天记录。
手动做，能用。也烦——而“能用但烦”，恰好就是该被自动化的东西的长相。Echo 把两分钟变成一句话，把一个平台扩成你全部的 AI 工作。
token 有两种结局
成为资产，或者成为灰。
你今天在四个平台烧掉的 token，大多是第二种：一次性 context，用完即弃。Echo 赌的是第一种——你的对话、工具运行、决策、失败尝试、repo 探索，变成下一个 agent 用得上的 context 资产。
用不上第二次的 context，是房租。用得上的，是首付。
AI 辅助工作的分水岭，不是谁的模型强。是谁的 context 在复利。
下一个 session：你的 agent 又在 Punxsutawney 醒来——还是带着昨天，直接进门？