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如今每个模型都在吹嘘上下文窗口。12.8万词元。20万词元。营销文案大喊：“把你的整个代码库粘贴进来！”
我试过。我把一个 Node.js 项目的 8 万词元内容粘贴到 Claude 中，让它找一个 bug。它确实找到了一个 bug——但出现在一个我根本不在意的文件里，却完全忽略了我在问题中提到的那个文件里的真正问题。
以下是我用惨痛教训学到的关于上下文窗口的真相。
注意力问题
大的上下文窗口并不意味着模型会对所有内容给予同等关注。关于“迷失在中间”的研究表明，大语言模型会不成比例地聚焦于上下文的开头和结尾，而对中间部分的关注明显减弱。
在实践中，这意味着：
- 50 个文件中的第 1 个：高度关注 ✓
- 第 2 到第 49 个文件：关注度逐渐下降 ✗
- 第 50 个文件：高度关注 ✓
- 你在最后提出的具体问题：高度关注 ✓
因此，如果你的 bug 出现在第 27 个文件里，模型实际上会给予更少的关注——尽管它“在上下文中”。
成本问题
在 GPT-4o 上输入 12.8 万词元大约花费 0.32 美元。听起来很便宜，直到你开始反复迭代。如果你带着相同的上下文连续问 10 个后续问题，单次调试就会花掉 3.20 美元。如果每天这样做，你每月会在大部分根本不需要的上下文上烧掉 60 多美元。
噪声问题
更多上下文意味着模型更容易被干扰。当你粘贴整个代码库并问“认证机制是怎么工作的？”，模型会在你的中间件、测试文件、旧的迁移脚本、README 文档以及 CI 配置中都找到与认证相关的代码。它会把这些内容综合成一个技术上准确但实际毫无用处的回答，因为它混杂了当前代码和已被弃用的模式。
真正有效的方法：上下文预算
我现在把上下文当作一种预算来管理。每个项目都有一个上下文预算——即完成当前任务所需的最少文件集合，不多不少。
规则一：修复 bug 最多只用三个文件
对于任何 bug 修复，我最多只包含三个文件：
- 包含 bug 的文件
- 调用该文件的文件
- 测试文件（如果存在）
这通常只需要 1000 到 3000 词元。速度快、成本低，而且模型能将全部注意力集中在相关代码上。
规则二：先给目录结构，再给文件内容
在粘贴任何代码之前，我会先提供项目的目录结构：
以下是项目目录结构（仅列出文件，不含内容）：
src/
auth/
middleware.ts
oauth.ts
session.ts
api/
users.ts
posts.ts
db/
schema.prisma
migrations/
然后我会问：“为了完成[任务]，你需要看哪些文件？” 模型会选出两到三个文件。我只粘贴这些文件。这种方法比一股脑全贴进去要高效得多。
规则三：大型代码库用摘要代替源码
对于架构类问题，我会写一段 200 字左右的摘要，而不是粘贴 50 个文件：
## 架构摘要
- 基于 Express 的 API，使用 Prisma ORM 和 PostgreSQL
- 认证方式：Google OAuth2，会话存储在 Redis 中
- 三大核心模块：用户、帖子、评论
- 每个模块均包含路由层、服务层和数据访问层
- 测试框架：单元测试用 Vitest，端到端测试用 Playwright
- 当前问题：会话过期时未触发令牌刷新
这样能让模型掌握“地图”而不陷入“领土”的细节。它从摘要中推理架构的速度，远快于……
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