Lattice 是一款运行在 Codex 之上的上下文调度层，通过精准控制模型每一步接收的信息，解决 Astra 等模型在长任务中上下文耗尽、中途崩溃的难题。它能在不改变模型原有行为的前提下，将单次任务的文本传输量减少 76%、执行速度提升 62%，且 4/4 任务全部通过，让原本卡在 60% 进度的长程重构得以顺利完成。

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Astra 不会在任务中途耗尽上下文

moulwyse创始人

嘿！Lattice 背后只有我一个人。

起因是一个有点傻的观察：我在 Codex 里跑长任务重构时，它们总是在上下文窗口用到大约 60% 时就崩掉，而且屏幕上显示的数字跟我实际发送的对不上。我去翻 codex-rs 的源码，发现回滚之后，token 数是用一个本地启发式函数（estimate_token_count）重新估算的，而不是用服务器已经返回的真实用量。那个告诉我还剩多少空间的家伙，其实是在瞎猜。

Lattice 就是从这事儿里长出来的。它跑在 Codex 之上，控制的是披露边界——也就是每一步模型实际能看到什么。不是 prompt 优化器，不是摘要器，也不换模型。同样的模型，同样的行为，只是文本更少。

我自己在 GPT-6 Astra 上跑的结果：每个任务减少 76.26% 的新输入+输出，速度提升 61.59%，4 个任务全部通过。有人在另一台机器、另一个模型上独立复现了一遍这套机制；日志放在 docs/evidence 里，数字也都在。

现状如实说：Codex 是我愿意摆到你面前的那条路。Claude Code 的集成还停在 beta，因为一直没人帮我把它测坏。14 个 star，还没有真正的用户。我宁愿直接写出来，也不想装作不是这样。

你可以在本地、不用账号、不花一个 token 的情况下跑一遍——npx @moulwyse/lattice doctor --workspace . 直接在你的仓库上跑。

如果你在 Codex 上跑长工程任务——它在你这里是在哪儿崩的：是窗口本身，还是窗口上那些骗你的数字？

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