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对话窗口 Token 管理
管理当前对话窗口的信息密度，避免上下文膨胀导致 AI 遗忘早期约束。与「工作上下文持久化」互补——后者负责跨对话的磁盘文件，本章负责单次对话内的信息精简。 与「AI 行为规范 → 对话质量守卫」互补——后者是全局兜底（alwaysApply），本章是 dev-flow 内的精细管理（按需加载）。
与全局规则的关系
「AI 行为规范 → 对话质量守卫」提供全局预警（黄色 >15 轮 / 红色 >25 轮）。 dev-flow 执行期间，本文件提供更精细的管理策略，两者叠加生效：
- 全局规则负责「感知 + 预警 + 提醒用户」
- 本文件负责「压缩 + 精简 + 步骤级上下文卸载」
对话过长时的处理策略
当前对话窗口约 200k Token。AI 无法精确感知用量，但可通过以下信号判断对话进入不同阶段：
| 感知信号 | 阶段 | 动作 |
|---|---|---|
| 对话轮数 >15，或累计读取文件 >10，或累计工具调用 >40 | 中期 | 主动压缩：将已完成步骤精简为结论，移除过程细节 |
| 对话轮数 >25，或累计读取文件 >20，或检测到行为异常信号 | 后期 | 强制精简 + 建议开新对话（确保工作上下文已更新） |
| 开始出现"遗忘"早期约束（如重复问已确认的事项） | 随时 | 重读工作上下文文件，恢复关键约束 |
| 单次需求跨越 ≥3 个完整步骤且对话 >20 轮 | 后期 | 在当前步骤完成后建议开新对话 |
步骤切换时的上下文卸载（dev-flow 专用）
每完成一个步骤，执行以下卸载操作：
- 将该步骤的过程细节（搜索结果、文件内容、中间分析）从心智模型中移除
- 仅保留该步骤的结论（写入工作上下文的内容）
- 如果下一步骤需要前序信息，从工作上下文文件重新读取（而非依赖对话记忆）
行为异常信号（质量衰减的直接证据）
与「AI 行为规范 → 对话质量守卫」共享同一套信号定义，在 dev-flow 中额外关注步骤相关信号。
- 重复提问：对用户已明确回答过的问题再次询问
- 遗忘约束：违反了对话早期用户明确的约束或决策
- 路径混淆：对已操作过的文件路径产生不确定
- 方案矛盾：提出与之前已确认方案矛盾的建议
- 工具调用失败率上升：连续 3 次工具调用参数错误
- 步骤回退混乱（dev-flow 专用）：混淆当前步骤与已完成步骤的状态
信息精简规则
每次工具调用后，主动评估输出体量并精简：
- 工具调用结果体量明显过大 → 摘要为精要（保留关键结论、路径、行号）
- 代码搜索结果超过 15 个匹配 → 只保留前 8 个最相关
- 文件读取超过 800 行 → 提取关键区域 + 结构概要
- 已完成步骤的详细输出 → 仅保留结论，移除过程细节
结构化摘要模板
对话中断需要恢复上下文、或对话过长需要压缩时，使用以下 7 段式结构：
text
1. 用户意图：{一句话概括}
2. 技术决策：{已确认的关键技术选择}
3. 已修改文件：{文件列表 + 操作类型}
4. 问题与方案：{遇到的问题及解决方案}
5. 待处理任务：{剩余工作项}
6. 当前状态：{正在执行的步骤}
7. 用户约束：{用户明确的限制/要求}