2026-07 · complex-cpp-algorithm

13+ 小时 C++ 算法精度修复

外部用户报告：超过 13 小时的多阶段任务保持目标一致，并通过公开研究找到新工具、提升最终精度。

用户报告最终精度明显提升、上下文压缩减少，并能在运行结束后理解过程与方案选择。

外部独立用户用户报告 + 公开方法Independent user>13hC++ accuracy
LoopX 13+ 小时 C++ 算法精度修复 vision 对齐 owner approved user evid goal / trigger todo / gate / evidence public outcome
01

案例背景

一个复杂 C++ 算法存在精度问题；直接长程执行容易出现参数反复调整、局部细节漂移和上下文反复压缩。

02

仓库证据

证明点

长程工程任务可以在更换方法时不丢失目标，并保留可解释的证据链。

LoopX 介入

vision 对齐、replan、public research、证据保留

>13h用户报告运行时长
1公开工具引用
0参数微操报告
证明点

长程工程任务可以在更换方法时不丢失目标，并保留可解释的证据链。

Authorized user feedback reporting a LoopX C++ algorithm run lasting more than 13 hours with improved precision and retained evidence
Source: an owner-approved message excerpt from the LoopX public Lark developer group. Runtime and outcome are user-reported; the public MCP reference is independently inspectable.
Authorized follow-up explaining that LoopX replan triggered public research and found a code-memory MCP
Source: an owner-approved follow-up message excerpt from the same LoopX public Lark developer group, describing the public-research transition.
03

LoopX 行为

04

用户看到什么

用户报告最终精度明显提升、上下文压缩减少，并能在运行结束后理解过程与方案选择。

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仓库来源

案例说明docs/showcases/cases/independent-cpp-accuracy-long-run.mdcodebase-memory-mcphttps://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

证据边界. 来自 LoopX 公开飞书开发群、经 owner 授权的消息摘录与公开工具引用；项目仓库、原始运行状态、prompt、实验数据和性能测量仍保持私有。

案例说明