Justin Lee

你知道 Claude Code 在幫你做什麼嗎？每一輪花多少錢、cache 還剩多久、context 快到哪了——它不會主動告訴你。 ccxray 是一個透明代理，架在你和 Anthropic API 之間，把這些全部攤開來給你看。零設定，一行指令啟動： npx ccxray claude 1.6.0 解決了多個我一直很在意的問題：不知道 auto-compact 快觸發、quota 面板顯示錯誤數字、分不清哪個 session 是哪個、還有多久 cache 會過期。 github.com/lis186/ccxray

熊本県で先ほど発生した強い地震を受け、台湾の人々を代表して心よりお見舞い申し上げます。台湾と日本は苦難を共に乗り越えてきた真の友人です。私たちは現地の状況を注視しており、必要な支援があれば、いつでも協力できるよう準備を整えています。被災地の皆様のご無事を心よりお祈りしています。

熊本の皆さんへ。強い揺れの報に接し、心を痛めています。台湾の多くの人々が、今、熊本を想っています。2016年もそうだったように、私たちはいつも日本の皆さんと一緒です。まずは余震に気をつけて、この暑さの中、どうかご無事で。

@An_yhl @theiPlayground 😅

@lis186 @theiPlayground 紅方塊一多，感覺人也跟著變笨了

補充我在 @theiPlayground 2026 關於 AI agent 可觀測性的演講 — 兩個 Claude Code session 的視覺化對比。 左：context window 一直在 smart zone（<40%），全部是綠色，模型推理能力佳，較短時間就能完成任務。 右：context 膨脹超過 50% 掉進 dumb zone，紅色方塊 = 推理劣化、token 浪費、較長時間才能把任務做完，效果也比較差。 會場收到很多回饋，後續會推出更實用的功能。 ccxray.io 演講共筆：@iPlayground/2026/%2Fs%2FS131LNcQze" target="_blank" rel="nofollow noopener">hackmd.io/@iPlayground/2…

@hanyu_chen_ios @theiPlayground 應該是給 Agent 做。

@lis186 @theiPlayground 又開始找事給自己做了 XD

@xPhillconxN @theiPlayground 持續進化中。🚀

@lis186 @theiPlayground 喔喔喔喔，看到 v2.0.0 了🤩

@tzangms @theiPlayground 謝謝！我也在嘗試「把自己抽出迴圈」，有機會聊聊 🙏

@lis186 @theiPlayground 太強了!

Good question. The <40% / >50% comes from Veseli et al. (COLM 2025, "Positional Biases Shift as Inputs Approach Context Window Limits") — the Lost-in-the-Middle effect is strongest when context is ≤50% full. Beyond that, primacy collapses and only recency bias remains. From 1,600+ compaction events in ccxray: auto-compact fires at ~74% median on 200k windows, but ~61% on 1M windows — the threshold appears to be absolute token count, not percentage. So the silent degradation zone is 50%→74% (200k) or 50%→61% (1M). "Show it beside the task" and "surface what's being squeezed out" — already on the roadmap. A composite health score on every session/agent/turn card, combining context fill, compaction count, stuck loops, and tool error rate. Not just a token count — you can drill down to exactly which turn triggered which factor. Expecting to ship next week. Paper: arxiv.org/abs/2508.07479

@lis186 @theiPlayground The smart-zone cutoff is a rare agent metric users can act on. Show it beside the task and surface which evidence is being squeezed out, not just a token count. What made the <40% / >50% boundary obvious?

@theiPlayground github.com/lis186/ccxray

@elct9620 @theiPlayground 可能轉址有點問題，直接開 github.com/lis186/ccxray

@lis186 @theiPlayground 我開 ccxray.io 是拒絕連線，這是正常的嗎 🤔

@XShude @theiPlayground 好建議，我再來想之後的版本可以怎麼做。

@lis186 @theiPlayground 这张对比最好再叠一条 compact 和 tool-call 时间线。仅凭 context 占用率还分不清是长上下文拖慢推理，还是任务本身变难；把每次 compact、工具输出大小和最终验收一起画出来，因果会更清楚。

@turkey039 @theiPlayground 你可能只選到 200k 的版本。 可以手動切換到 1m。 /model claude-opus-5[1m]

@lis186 @theiPlayground 我隱約有發現， opus-5 的 context window 好像蠻小的，相比 opus-4.8 1M，opus-5 一下子就需要 /compact

Supplementing my @theiPlayground 2026 talk on AI agent observability — two Claude Code sessions visualized side by side. Left: context window stays in the smart zone (<40%). All green — strong reasoning, task completed in less time. Right: context bloats past 50% into the dumb zone. Red blocks = degraded reasoning, wasted tokens, longer time to finish with worse results. Got a lot of great feedback at the conference — more useful features coming soon. ccxray.io Talk notes: @iPlayground/2026/%2Fs%2FS131LNcQze" target="_blank" rel="nofollow noopener">hackmd.io/@iPlayground/2…

@dsxsxsxs 沒關係，只有講者知道。

其實，投影片開錯檔了，memo跟轉場特效有一部分不見了，只好即興講下去，還好大家挺捧場的😅 #iplayground

地震。感覺地面跳了一下。

明年大家 #iplayground 再見！

今天演講內容的共筆 @iPlayground/2026/%2Fs%2FS131LNcQze" target="_blank" rel="nofollow noopener">hackmd.io/@iPlayground/2…

到 @theiPlayground 分享 #ccxray

發現今天大家最感興趣的話題是 auto-compact。

@tzangms @ethanhuang13 我也應該來做個 onboarding。

聽 @ethanhuang13 的演講讓我想到應該來寫一下 AI 怎麼幫我寫產品說明文件，從從截圖到寫說明，到在畫面上圈選重點，一直到產出 PDF