1. 前言：一个演员、一个比特币工程师、和一个 AI
2. 第 0 章：与 Claude 一起造东西
3. 1. 第 1 章：对话即决策
4. 2. 第 2 章：摘要陷阱
5. 3. 第 3 章：逐字存储的经济学
6. 4. 第 4 章：Method of Loci
7. 5. 第 5 章：Wing / Hall / Room / Closet / Drawer
8. 6. 第 6 章：隧道——跨领域发现
9. 7. 第 7 章：34% 的检索提升不是巧合
10. 8. 第 8 章：压缩的约束空间
11. 9. 第 9 章：AAAK 的语法设计
12. 10. 第 10 章：跨模型通用性
13. 11. 第 11 章：时态知识图谱
14. 12. 第 12 章：矛盾检测
15. 13. 第 13 章：时间线叙事
16. 14. 第 14 章：L0-L3 的分层设计
17. 15. 第 15 章：混合检索——从 96.6% 到 100%
18. 16. 第 16 章：格式归一化
19. 17. 第 17 章：无 ML 的实体发现
20. 18. 第 18 章：分块的学问
21. 19. 第 19 章：MCP 服务器——19 个工具的 API 设计
22. 20. 第 20 章：专家代理系统
23. 21. 第 21 章：本地模型集成
24. 22. 第 22 章：Benchmark 方法论
25. 23. 第 23 章：竞品对比的诚实分析
26. 24. 第 24 章：本地优先不是妥协
27. 25. 第 25 章：超越对话
28. 26. 第 26 章：为什么用 Rust 重铸
29. 27. 第 27 章：保留了什么、改变了什么
30. 28. 第 28 章：自描述协议
31. 29. 第 29 章：多 Agent 协作
32. 30. 第 30 章：诚实的差距
33. 31. 附录 A：E2E Trace — 从 mempalace init 到第一次搜索
34. 32. 附录 B：E2E Trace — MCP 工具调用的完整生命周期
35. 33. 附录 C：AAAK 方言完整参考
36. 34. 附录 D：真实性与可信度评估
37. 35. 附录 E：存储后端抽象层（v3.3.0 增量）