Context命令

在 https://genai.kpingfan.com/01.basic-knowledge/03.context-enginnering/ ，我们讨论了Context Engineering：

diagram, venn diagram

它的一个缺点是，大模型的注意力预算有限：LLM像人类一样有工作记忆限制，随着上下文token增加，模型准确回忆信息的能力会下降（“上下文腐化"现象），带来消耗更多成本的同时，处理时间也变得更长。

在claude code中，有专门的/context命令，于可视化当前上下文窗口的使用情况，以彩色网格形式显示 token 分布。

当我们执行/context，它的输出如下：

image-20260131205420214

从这里面看到，claude模型的200K token限制，已经被MCP、系统工具、Memory(CLAUDE.md)等占用了22K。

这意味着，即使我们发一句hello，也会传入大量的token给大模型。

这还是只安装了一个MCP tool的情况，如果我们安装了十几个或者更多MCP，我们会发这些Context加起来可能就占了200K token的大多数，留给用户的token就更少了。

使用 /context 可以让我们主动管理，比如释放或删除不必要的MCP，而非被动等待自动压缩。

image-20260201154532351