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Claude Code上下文优化实战:减少17.7k tokens的5大策略

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

本文详细介绍了Claude Code上下文管理优化的实战经验。作者通过分析上下文占用过大的问题(初始占用61.1k tokens),提出了5大精简策略:优化全局配置、精简项目配置、让Claude作为决策者、保留必要的MCP工具以及定制输出风格。文章提供了具体的中英对照配置文件示例,展示了如何通过减少不必要的上下文占用,将初始上下文消耗从61.1k降低至43.4k,显著提升了对话效率和可用性。这些优化策略不仅适用于Claude Code,也可为其他AI编程工具的使用提供参考,是开发者优化AI助手使用体验的实用指南。

原文链接:Linux.do

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