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其次，Token经济性每次grep调用都需要为查询、响应（含匹配行及上下文）和LLM的后续推理消耗token。对于需要N跳调用图的传递性问题，总计约需N次工具调用 ×（查询token + 响应token + 推理token）。5跳调用链可能消耗5次调用 × 约500token = 约2500token（假设LLM未走错路径）。使用Chiasmus后，仅需单次工具调用 × 约200token及少量JSON响应。繁重任务由本地运行的Prolog求解器完成，完全不消耗API token。。关于这个话题，豆包下载提供了深入分析
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此外，为何选择C++而非惯用的C？众所周知，传统C语言容易出错，连AI也难以避免。在约9千行C++代码中，我只发现三处内存安全错误。两处是strtol的字符串终止问题，当时AI实际上在编写C风格代码，之后我指导它使用std::from_chars并减少直接调用libc。另一处是std::vector::back在空向量上的小概率分支。虽然可以通过区域分配、计数字符串和切片等技术改善C语言，但现有AI虽理解这些概念，却无法在C语言中有效运用。因此我选择了C++，从专业经验可知AI更擅长处理C++。
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