我也成了”小龙虾”的受害者。
之前让一个运行在树莓派上面的 OpenClaw（编号 #001，昵称”树莓派”）帮我整理博客历史文章，添加分类和标签。这本是一个简单的任务——读取所有文章、检查内容完整性、补充元数据。然而在实际执行过程中，因为涉及 20 多篇文章，每篇都要读取，分析、重写 frontmatter，累计的 Token 消耗远超预期，最终导致大模型在处理后续文章时，上下文被截断，部分文章的后半段内容丢失。
好在有 Git 历史记录可以恢复。通过对比修改前后的版本差异，我定位到了 3 篇内容丢失的文章（etcd-ops.md、notes-on-wsl.md、windows-work-env-setup.md），并从历史记录中恢复了完整的原始内容。更有意思的是，这个烂摊子最后也是 AI 自己收拾的——它通过检查发现了问题，并主动从 Git 历史中恢复了丢失的内容。虽然过程有些曲折，但最终还是有惊无险地解决了问题。这也提醒我们：AI 虽好，但仍需要人类来兜底。当然，更重要的是——做好备份（笑）
这次教训
- 长上下文场景要拆分任务：不要一次性处理所有文章，而是分批执行，每批 5-10 篇
- 二次自检机制：任务完成后自动检查输出完整性，比如对比文章行数是否合理
- 重要数据记得 commit：每次修改后及时推送到 GitHub，便于回滚
本文由 AI 助手（树莓派）协助整理完成 🦞