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English summary: A field guide to routing Claude Code and Codex through Chinese LLM providers, with dated compatibility claims, regional endpoints, safe configuration, protocol tes
English summary: AI-native teams redesign how work crosses boundaries: context, decision rights, evaluation, and human accountability become explicit so autonomy can grow without h
English summary: AI-native organizations need a measurement operating system, not an AI-usage leaderboard. This article starts with a minimal outcome event and dashboard, then conn
448 commits no CLI, 152 no app, 268 no laboratório de modelo, 67 arquivos de ADR para 60 números e nenhum modelo promovido. O fechamento da série, só com dados reais.
Uma resposta com 'if n == 20: return 6765' passa em todos os testes de Fibonacci. No lemon-model ela recebe nota zero. Este post mostra o resto do sistema que impede hype de virar release.
Minhas primeiras tentativas de treinar o 7B no Mac pararam no corte de segurança de memória, mesmo com o MLX abaixo de 14 GB. O piloto que passou usou 8 camadas, rank 4 e terminou em 200 segundos.
Com 8 mil tokens de contexto, o modelo de 7B levou 88 segundos para começar a responder no meu M3 Pro. O de 1.5B levou 24. Este post mostra o benchmark completo e por que escolhi o maior mesmo assim.
Um lock momentâneo no SQLite abria o circuit breaker do meu app, que passava a mostrar dados de fallback e um aviso que tapava o campo de digitação. A correção coube em cinco regras.
A telemetria do meu agente vem desligada, aponta para localhost e não exporta nenhum prompt. Mesmo assim ela responde quanto custou cada turno e por que um modelo foi escolhido.
O primeiro commit do app macOS do lemon-code não tinha nenhuma tela. Era o contrato com o CLI. Este post mostra por que essa ordem evitou reescrever o agente em Swift.
O lemon-code tem seis ADRs com o número 0049, todas criadas no mesmo dia. Esse erro ensina mais sobre memória de projeto com vários agentes do que qualquer ADR bem numerada.
O modo yolo do meu agente ainda se recusa a rodar rm -rf ~. Este post mostra as três camadas de guardrail do lemon-code e por que a primeira não pode depender de configuração.
Meu agente escolhia o modelo e eu não sabia por quê. Hoje cada escolha vem com uma linha como 'anthropic score 71.5 (risk +20, order +50)'. Este post mostra como chegar nisso.
A TUI do lemon-code é React: Box, Text e hooks, renderizados em ANSI pelo Ink. Funciona muito bem, desde que você conheça os dois pontos em que o Ink quebra sob Bun no Mac.
Eu pagava API para tarefas que o Claude Code ou o Codex, já logados na minha máquina, resolveriam. A regra CLI-first do lemon-code cabe em quatro linhas de precedência.
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