ClaudeCode 上下文压缩实战：如何高效管理当前窗口的对话历史

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在使用 ClaudeCode 进行长时间对话时，随着对话轮次的增加，上下文窗口会不断膨胀。这会导致几个明显的问题：

响应速度下降：模型需要处理更长的上下文，计算量成倍增加
内存占用飙升：每个 token 都需要存储在内存中，消耗大量资源
信息冗余：早期对话内容可能已不再相关但仍被保留

ClaudeCode 采用分层上下文管理架构：

原始对话存储层：完整记录所有历史消息
活跃上下文池：当前窗口可见的对话内容
压缩处理器：动态管理上下文池大小

核心是基于注意力权重的信息筛选机制：

计算每个对话片段的注意力得分
根据最近对话内容动态调整权重
保留得分高于阈值的片段

关键公式：

score = α * recent_weight + β * semantic_weight + γ * structural_weight

近期偏好：最近 3 轮对话自动保留
语义锚点：包含关键名词和动词的句子
问答对完整：保持问题与回答的完整性
用户标记：用户明确要求记住的内容

import numpy as np
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

class ContextCompressor:
    def __init__(self, model_name="claude-code-base"):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        self.window_size = 1024  # 目标上下文长度

    def calculate_attention_scores(self, dialog_history):
        """计算每个对话片段的注意力得分"""
        inputs = self.tokenizer(dialog_history, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
        outputs = self.model(**inputs)
        return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze()

    def compress_context(self, dialog_history):
        """执行上下文压缩"""
        if len(dialog_history) <= self.window_size:
            return dialog_history

        # 计算注意力得分
        scores = self.calculate_attention_scores(dialog_history)

        # 确保保留最近 3 轮对话
        recent_indices = list(range(max(0, len(dialog_history)-3), len(dialog_history)))

        # 综合评分选择要保留的片段
        top_indices = set(recent_indices)
        remaining_slots = self.window_size - len(recent_indices)
        top_indices.update(np.argsort(scores)[-remaining_slots:].tolist())

        # 按原始顺序重组
        compressed = [dialog_history[i] for i in sorted(top_indices)]
        return compressed

关键优化点：