读别家 coding agent 源码和设计文档留下的调研，按产品一个目录、按机制一篇文件——和 notes/ 一样的粒度。notes 的章节从这里取材：已消化进章节的条目标注了去处，没消化的就是候选选题。

每篇的结构对齐 notes 的路数：问题（它面对的是哪道题）→ 它是怎么做的（分步讲实现）→ 为什么好（设计判断好在哪，这是最值钱的部分）→ 与本系列的差异（差异来自哪个产品变量）→ 来源。结论尽量对着一手材料（源码 / 作者博文 / 设计文档）核过。

pi/ —— 做减法的极端：默认 4 个工具，system prompt + 工具定义 <1k token

kimi_cli/ —— 做加法的极端：机制密度最高，13 篇 KLIP 设计文档全是一手材料

对照读法见 s21 · 横读其他 agent：分歧点比共识点信息量大。