像管理資源一樣管理上下文

一段長對話不是免費的。隨著執行緒變長，更早的指令會被埋沒，模型會更倚重最近的訊息，二十輪之前你陳述過的細節會悄悄不再要緊。把上下文視窗想像成一個固定大小的盒子：隨著對話變長，它逐漸裝滿，而你最早的指令被推向模型最少留意的底部：

   早期輪次                   長對話
   ┌──────────────┐           ┌──────────────┐
   │ 規格 (清晰)  │           │ 閒聊         │ ◀ 最近 (被重視)
   │              │           │ 閒聊         │
   │              │           │ 修復嘗試     │
   │              │           │ 舊程式碼 v3    │
   │              │   ───▶    │ 舊程式碼 v2    │
   │              │           ├──────────────┤
   │              │           │ 規格 (被埋沒)│ ◀ 被忽略
   └──────────────┘           └──────────────┘
                              │ XXXXXXX      │ ◀ 被擠出
                              └──────────────┘

把上下文視窗當作一塊你有責任保持整潔的工作臺，而不是一份無限的記憶。

幾個習慣能幫上忙：

• 轉向時重述規格。 別假設十條訊息前的某個要求還成立。把當前目標總結成一小段，讓 AI 從那裡開始工作。
• 新問題就重開。 當你從認證程式碼切到一個 CSS（層疊樣式表 —— 控制頁面外觀的語言）bug 時，開一段新對話。拖著不相關的上下文，只會讓模型更差，而不是更好。
• 粘當前程式碼，而不是歷史。 如果一個函式改過五次，AI 不需要那五個舊版本——它需要現在存在的那一個。把當前狀態和下一處改動給它。
• 在對話之外留一份簡短的事實來源。 對一個較長的任務，檔案裡的幾行（"技術棧、關鍵決定、已完成、下一步"）能讓你在幾秒內把一段新對話重新播種，而不必從滾動記錄裡一點點重建。

目標和貫穿本章的那個一樣：在每一刻，AI 都應當從一幅準確、緊湊的任務圖景出發工作——而不是一份它得連蒙帶猜才能穿過的、漫無邊際的對話記錄。