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用 tree-sitter 把代码解析成知识图谱，存进 SQLite，通过 MCP 给 AI agent 毫秒级结构查询。以及配 MCP 时踩的两层配置陷阱。

Agent 循环的 token 成本不是线性增长，是复利增长。理解这一点才能设计出可持续的 Agent 系统。

从 function calling 到推理吞吐，拆解 Agent 系统的每一层，发现底层其实很朴素。

拆微服务的标准不是按功能，是按生命周期。拆得多不代表并发高，Go 轻量不代表运维轻量

First post - setting up a learning journal to record daily progress.