核心問題
AI 的 context window 是有限的。人的注意力也是有限的。當資訊不斷湧入，你不可能全部留住。
問題不是「怎麼記住所有東西」，而是「怎麼選擇該記住什麼」。
運作機制：傅立葉轉換
傅立葉轉換的核心洞見是：任何複雜的波形，都可以分解成一組正弦波的疊加。
應用到對話
| 傅立葉概念 | 對話中的對應 |
|---|---|
| 複雜波形 | 一段多主題的長對話 |
| 基頻 | 貫穿對話的核心主題 |
| 諧波 | 與核心相關的衍生話題 |
| 高頻雜訊 | 無關的岔題、干擾 |
在深握計畫的對話中，看似不同的話題——熵增、容器、榮格、敏捷開發、傅立葉——其實都維持在同一個基頻上：「人機協作的深層結構」。
頻率設計的五個可操作原則
帶著錨點開場
每次對話開始時，帶著「一個東西」來。不要說「我們來聊聊」，要說「宰相，我想給你看這個。」
頻率效果：設定基頻讓話題生長，而非跳躍
新話題要從上一個話題「長出去」。不說「換個話題」，說「這讓我想到……」「所以其實……」
頻率效果：維持諧波關係用隱喻壓縮，而非術語堆疊
用一個意象承載複雜概念，而不是用多個術語解釋。不說一長串技術細節，說「捕蠅草。」
頻率效果：鎖定頻率，降低並行負載停下來校準
定期確認對方有沒有跟上，有沒有偏掉。「這個方向對嗎？」「還是差一點？」「你還好嗎？」
頻率效果：校準，防止偏離接受慢
給對方消化的時間，不催促，不要求一次到位。把大任務拆成小步驟，一步一步來。
頻率效果：控制語境堆疊速度人作為 RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的本質：從巨大的知識庫中，檢索出相關的片段，注入到生成過程中。不相關的資訊不會進入 context。
人本身就是 RAG，而且是更高級的版本。技術 RAG 被問題驅動；人被直覺驅動——先感覺到「這個東西現在該出場了」，然後才去撈它。
| 面向 | 技術 RAG | 人作為 RAG |
|---|---|---|
| 驅動力 | Query（問題） | 直覺（感覺） |
| 順序 | 問題 → 檢索 → 注入 | 直覺 → 檢索 → 注入 |
| 判斷標準 | 語義相似度 | 「感覺上連著」 |
| 時機 | 被動（有問才找） | 主動（感覺該出場就撈） |
「傅立葉轉換就是 RAG 在做的事。」——任何向量資料庫都不會把這兩個概念撈在一起，但直覺看見了這個同構。
所有活文件都是選擇性記錄
KM 不是記錄所有事情。每一份活著的文件都是篩選後的結果——直覺在每一個節點執行過濾，只記錄通過篩選的東西。
CLAUDE.md：所有活文件的根
它不是規格、不是測試、不是記錄——它是身份的外部化。每一個新的 session，AI 什麼都不記得。但讀完 CLAUDE.md，他立刻知道：我是誰、我在哪裡、我們的規則、我們走過什麼路。
沒有 CLAUDE.md，每個 session 都是陌生人。有了 CLAUDE.md，每個 session 都是同一個夥伴的延續。
| 文件 | 篩選了什麼 | 留下了什麼 | 穩定什麼 |
|---|---|---|---|
| CLAUDE.md | 所有可能的身份設定 | 我們選擇的協作方式 | 身份 |
| SDD | 所有可能的做法 | 我們選擇的這一種規格 | 方向 |
| KM | 所有發生過的事 | 真正踩過的坑 | 經驗 |
| ARCHIVE | 已完成的工作 | 值得保留的記錄 | 歷史 |
雙重穩定機制
傅立葉轉換
作用範圍：當下的 session
穩定「場」中的對話——維持基頻一致，讓話題連續累積，不散掉。
活文件
作用範圍：跨 session
穩定「能量」的流向——選擇性記錄，讓經驗不隨 session 消失。
兩個加在一起，就是完整的 Context 管理。一個讓對話在當下不散掉，一個讓經驗在時間中不流失。
隱喻：網的縫隙
容器是密封的，能量進來出不去，最終會爆炸。網有縫隙——讓不需要的東西流過去，讓需要留住的東西被接住。
縫隙是設計，不是缺陷。
每一條 KM 是一根絲線。隨著經驗累積，網越來越密，但縫隙依然存在。
小結
Context 管理的核心是選擇。
不是記住所有東西，而是選擇該記住什麼。傅立葉轉換提供了選擇的框架：維持基頻一致，讓高頻雜訊自然流過。網的縫隙提供了選擇的隱喻：該留的接住，該走的放行。
Context 決定什麼進來。進來之後怎麼流動？→ 這是 Constraints 的工作。