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（Claude code 的上下文窗口内容分布） 
故事的开始，要从这个图来说起，这可能是 Claude 最近分享中，非常核心的核心了，实在没忍住，就写一些吧。 
这张图背后的信息量极大，背后对应着一条 AI 工程化时的主线命题：高效使用上下文窗口（当然也可以看出 Claude code 的主要核心架构）。 
先从问题开始：为什么上下文空间高效利用如此重要，主流模型不是都在扩大上下文窗口吗？从64k​➡到128k​➡再到最近 Claude 的 1M ，我选择最大的窗口不就好了。 
为什么：要高效利用上下文窗口
如果纯依赖模型窗口去做架构设计，大概率遇到现实和 AI 的两道坎： 

现实 Context 永远都是超出上下文窗口的：要想获得好的输出，就要提供更好更多的 context 。欲望总是无限的，无数人都想把自己全部的 context “喂”给模型。
大模型的...