大模型上下文压缩技术：ClaudeCode与Gemini实践指南

本文深入探讨了大模型应用开发中的上下文压缩技术，详细介绍了三种核心方法：ClaudeCode的提示词压缩技术、Gemini的链式思考压缩策略，以及工具消息裁剪算法。文章通过逆向工程分析具体代码实现，解析了上下文压缩的关键设计原则，包括中间和最旧策略的选择逻辑。内容涵盖不同模型（如Claude、Gemini）和对话特征下的自适应方法，提供实用代码示例和决策框架，帮助开发者优化上下文窗口管理，提升AI代理的执行效率和响应质量。这些技术实践对构建高效的大模型应用具有指导价值，是上下文工程的重要实践指南。