上下文Context
一句话
上下文是模型生成回答时能看到的全部内容，包括之前的对话、你贴的资料和它读到的文件。
大白话
上下文像模型面前的一张工作台：你给的资料、之前聊过的内容都摊在上面，它只能根据台面上的东西干活。
比喻的边界
台面大小有上限，放满后旧内容会被压缩或挤掉；而且摆得越多它越容易看漏，资料不是越多越好。
拿去就能用
开始前先给你背景：项目是，这次只改。需要看其他文件时先告诉我要哪个，不要猜内容，也不要改这个范围以外的代码。
还差：项目简介、要改的文件或模块，发给 AI 前记得换掉
对话变长以后，你开始重复犯我已经纠正过的错。帮我把到目前为止确认的要求和决定整理成一份简短清单，我核对后开一个新对话，把清单贴进去继续。
我的项目文件很多，每次开新对话都要重新解释。帮我写一份给 AI 编程工具读的项目说明（Claude Code 读 CLAUDE.md，Cursor 读项目规则，也有工具读 AGENTS.md），包括技术栈、目录结构、运行方法和约定，控制在一页以内，先给草稿让我改。
别这样说 → 这样说
别这样说
你忘了我前面说的吗？
这样说
我们聊了很久，你刚才的代码又用回了我一开始否掉的方案。我把目前确定的要求重新列一遍：只用原生 JavaScript、数据存在本地、不引入新库。请基于这几条继续，不确定就问我。
差别：不指望模型“记得”，而是把关键要求重新放回上下文。
误解AI 会一直记得我们聊过的所有内容。
其实是模型只能看到当前上下文里的内容；对话太长时早期内容可能被压缩或截掉，新开对话默认什么都不记得。重要的要求要写下来，需要时重新提供。
展开专业理解
上下文窗口是模型一次能处理的内容上限，按 Token 计算，包括输入和它生成的输出。多轮对话里每一轮的问答都会累积进去，接近上限时，工具会截断或压缩早期内容。窗口更大能放更多资料，但内容越多，准确找回细节的能力越会下降，所以挑选放什么和能放多少一样重要。
来源
- Claude 文档：上下文窗口 核对于 2026-09-26