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02 - 上下文管理

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02 - 上下文管理

200K 上下文并非全部可用

很多人把上下文当”容量问题”，但卡住的地方通常不是不够长，而是太吵了——有用信息被大量无关内容淹没。

200K 总上下文
├── 固定开销 (~15-20K)
│   ├── 系统指令: ~2K
│   ├── 所有启用的 Skill 描述符: ~1-5K
│   ├── MCP Server 工具定义: ~10-20K  ← 最大隐形杀手
│   └── LSP 状态: ~2-5K
│
├── 半固定 (~5-10K)
│   ├── CLAUDE.md: ~2-5K
│   └── Memory: ~1-2K
│
└── 动态可用 (~160-180K)
    ├── 对话历史
    ├── 文件内容
    └── 工具调用结果

MCP 的隐形开销：一个典型 MCP Server（如 GitHub）包含 20-30 个工具定义，每个约 200 tokens，合计 4,000-6,000 tokens。接 5 个 Server，光这部分固定开销就到 25,000 tokens（12.5%）。在需要读大量代码的场景，这 12.5% 非常关键。

加载策略

始终常驻 → CLAUDE.md：项目契约 / 构建命令 / 禁止事项
按路径加载 → rules：语言 / 目录 / 文件类型特定规则
按需加载   → Skills：工作流 / 领域知识
隔离加载   → Subagents：大量探索 / 并行研究
不进上下文 → Hooks：确定性脚本 / 审计 / 阻断

偶尔用的东西就不要每次都加载进来。

优化要点

  • 保持 CLAUDE.md 短、硬、可执行，优先写命令、约束、架构边界。Anthropic 官方自己的 CLAUDE.md 大约只有 2.5K tokens
  • 把大型参考文档拆到 Skills 的 supporting files，不要塞进 SKILL.md 正文
  • 使用 .claude/rules/ 做路径/语言规则，不让根 CLAUDE.md 承担所有差异
  • 长会话主动用 /context 观察消耗，不要等系统自动压缩后再补救
  • 任务切换优先 /clear，同一任务进入新阶段用 /compact

RTK：自动过滤命令输出

Tool Output 是另一个容易被忽视的上下文杀手。cargo test 一次完整输出动辄几千行，git log、find、grep 在稍大的仓库里也能轻松塞满屏幕。

RTK 的思路是在命令输出到 Claude 之前自动过滤，只留决策需要的核心信息：

# Claude 看到的原始输出
running 262 tests
test auth::test_login ... ok
...（几千行）

# 走 RTK 之后
✓ cargo test: 262 passed (1 suite, 0.08s)

通过 Hook 透明重写命令，对 Claude Code 完全无感。类似 | head -30 手动截断，但覆盖面更广。

Compact Instructions

默认压缩算法按”可重新读取”判断，早期的 Tool Output 和文件内容会被优先删掉，顺带把架构决策和约束理由也一起扔了。两小时后再改，可能根本不记得两小时前定了什么。

在 CLAUDE.md 里写明压缩保留策略：

## Compact Instructions
When compressing, preserve in priority order:
1. Architecture decisions (NEVER summarize)
2. Modified files and their key changes
3. Current verification status (pass/fail)
4. Open TODOs and rollback notes
5. Tool outputs (can delete, keep pass/fail only)

HANDOFF.md

更主动的方案：在开新会话前，先让 Claude 写一份 HANDOFF.md，把当前进度、尝试过什么、哪些走通了、哪些是死路、下一步该做什么写清楚。下一个 Claude 实例只读这个文件就能接着做，不依赖压缩算法的摘要质量。

写完后快速扫一眼，有缺漏直接让它补，然后开新会话，把 HANDOFF.md 的路径发过去。

Plan Mode

Plan Mode 的核心是把探索和执行拆开：

  • 探索阶段以只读操作为主
  • Claude 可以先澄清目标和边界，再提交具体方案
  • 执行成本在计划确认之后才发生

按两下 Shift+Tab 进入 Plan Mode。进阶玩法：开一个 Claude 写计划，再开一个 Codex 以”高级工程师”身份审这个计划，让 AI 审 AI。

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