上下文窗口

Context Window

AI 编程也叫：上下文、上下文长度、Context、对话记忆

一句话：模型在一次对话中能「看到」的全部内容的上限，按 Token 计算，超出的部分会被截断或压缩。

详细解释

上下文窗口像一张大小固定的办公桌：系统提示词、规则文件、你发的消息、AI 读过的文件、它之前的回复，都要摊在这张桌上。桌子满了，早先的内容就会被挪走或压缩，AI 就「忘了」你前面说过的要求。

所以长对话里常出现：前面约定好不要改的地方，后面又被改了。解决办法是一个任务一个对话，阶段性地开新对话，并把关键约定写进规则文件。

和 RAG 的区别：上下文窗口是模型当下能看到的「桌面」；RAG 是先从资料库里检索出相关片段、再放到桌面上的方法。窗口再大，塞进太多无关内容也会让 AI 分心。

可以直接贴给 Cursor、Claude Code 等工具，把里面的业务内容换成你自己的。

这个对话已经很长了，请把到目前为止确定的需求、已完成的改动、还没解决的问题整理成一份简短总结，我会在新对话里贴给你，接着往下做。