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核對40 skills／22 commands／20 agents／13 rules，保留作者額度與注意力警告，拆解私人接線、恢復／自動push副作用與mutation-testing授權例外。
OpenAI 報告指出，ARC-AGI-3 官方 harness 因丟棄 private reasoning 與 rolling truncation，讓 GPT-5.6 Sol 難以累積互動經驗；改用 Responses API 的 retained reasoning 與 compaction 後，公開集 RHAE 從 13.3% 到 38.3%，output tokens 降 6 倍。
這則 Threads 真正值得記錄的，不是 Gemma 4 本身，而是它點出本地 agent 的下一個關鍵突破點：在消費級硬體上，小模型常輸在長對話中的 context rot 與規則流失；如果 Harness 能穩定保存關鍵約束與任務框架，小模型的實用性可能會被大幅重估。