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• herdr 一个窗口调度多个 Coding Agent 什么是 Herdr
• Claude Code 第三方 API 代理配置 Headroom 最近在给自己的 AI 编程工作流加入 [[Headroom]] 上下文压缩工具时，遇到了一个需要特别注意的配置问题。相信有不少人和我一样，为了降低成本或者改善访问体验，已经在 [[Claude Code]] 或 [[Codex]] 里配置了第三方 API 代理，比如一些第三方聚合平台或者自建的转发服务。这时候想再套上一层 Headroom 做 Token 压缩，就需要特别注意配置细节，不然两层代理会打架。
• Headroom：让 AI Agent 少花冤枉钱的上下文压缩工具 最近一段时间我在深度使用 [[Claude Code]] 做开发工作，用得越多，账单就越触目惊心。一次稍微复杂一点的任务，比如让它读取几个文件、搜索一下代码、跑一下测试，轻轻松松就能烧掉超过 100K 的 Token。更让人无奈的是，这 100K 里面有相当大一部分是重复冗余的内容——工具调用的输出、日志、搜索结果，它们被原封不动地塞进上下文，再一次次地发给模型，而模型其实只需要其中很小一部分关键信息。
• 用 Harbor 搭建私有 Docker Registry：从安装到日常使用的完整实践 我维护过几个跑在自己服务器上的小项目，构建出来的 [[Docker]] 镜像最早都是直接推到 [[Docker Hub]] 上的。用了一段时间之后开始觉得别扭：一些只在内网跑的服务镜像，没必要也不应该传到公开的仓库；Docker Hub 对匿名拉取做了限流之后，CI 流水线偶尔会因为触发了速率限制而失败；再加上想给不同的项目、不同的同事分配不同的访问权限时，公共仓库这套体系根本满足不了。折腾到后来我意识到，是时候在自己的机器上搭一个真正能用的私有镜像仓库了。
• 用 New API 打造个人 AI 网关：统一管理所有大语言模型接口 这段时间我同时用着好几个大语言模型服务：日常写作和代码靠 [[Claude]]，轻量任务交给 [[Codex]]，搜索增强用 [[Antigravity]]，还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里，月底要去好几个后台分别对账，想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换，很费事。