在长周期、高复杂度的代码开发中，处理不断膨胀的上下文是 AI 编程助手的核心难题。Claude Code 之所以能胜任复杂的工程任务，正是因为它在**会话连续性（Session Continuity）和战略压缩（Strategic Compression）**上有着一套专门的设计机制。

        对于你手头的 工程来说，理解并利用好这些机制，能极大地避免它在多轮代码 Review 中“断片”或因为 Token 爆炸而产生幻觉。

一、 如何实现会话连续性 (Conversation Continuity)

Claude Code 的连续性不仅仅是“记住上一句话”，而是建立在状态感知和动作记忆之上的：

1. REPL 会话级记忆 (Session Memory) 当你启动 claude 进入交互模式后，只要你不退出（不输入 /exit 或按 Ctrl+C），它就会维护一个完整的上下文窗口。它不仅记得你说过的话，还记得它自己执行过的每一个终端命令及其输出结果（比如前几轮执行的 svn diff 或 cat 的内容）。

2. 跨会话的“外挂大脑” (Project Context) 如果你关掉了终端，明天再打开，之前的短期对话记忆会消失。为了实现跨会话的连续性，你需要利用本地文件：

• CLAUDE.md：正如我们之前讨论的，这是它的“工程世界观”。每次启动它都会重新加载，确保架构规范和 SVN 指令约束永不丢失。

• 显式备忘录 (Memo)：在结束一天的工作前，你可以直接命令它：“请将今天确定的模块重构思路总结为 PAYMENT_TODO.md 文件”。第二天启动时，第一句话就可以是：“请读取 PAYMENT_TODO.md，我们接着干”。

3. 隐式的工具链状态 (Tool State) Claude 知道文件系统的当前状态。如果在上一轮对话中它帮你创建或修改了一个文件，下一轮对话它能感知到这个文件的最新形态，不需要你重新粘贴代码。

二、 如何实现战略压缩 (Strategic Compression)

随着你不断让它运行 svn log、读取长达几千行的源文件，上下文窗口很快就会逼近上限，API 费用也会飙升。Claude Code 采用了以下几种“战略压缩”技巧：

1. 终极指令：/compact 命令 这是 Claude Code 官方提供的物理级上下文压缩工具。 在冗长的交互中，如果你觉得前面几轮的细枝末节已经不重要了（比如已经修完了几个小 Bug，现在要看新模块），你可以直接在输入框键入：

/compact

• 工作原理：它会触发一个后台动作，让模型对之前的整个对话历史进行“语义总结”，提取出核心结论和关键代码状态，然后丢弃掉那些冗长的原始对话记录、命令行输出和文件读取流水。

• 效果：瞬间释放大量的 Token 空间，让模型重新轻装上阵，极大降低后续提问的 API 成本，同时保留了核心记忆。

2. 代理式的信息提取 (Agentic Extraction) 当 Claude 被要求分析一个巨大的文件时，优秀的系统指令会引导它采用“采样-提取-丢弃”的策略。

• 它不会把 5000 行的代码一直保存在它的短期注意力里。它会先通过 cat 或 grep 浏览，在脑海中（生成过程中）提取出关键的函数签名或问题点，然后随着对话的推进，那 5000 行的原始文本就会逐渐滑出它的核心注意力区，只留下它总结出的“业务逻辑摘要”。

3. 动态按需读取 (Lazy Loading) 这也是一种前置压缩策略。与其一开始就把所有文件喂给它，不如让它自己去“按需搜索”。 例如，当它 Review 代码遇到未知的函数调用时，它会主动使用终端命令（比如 grep -r "FunctionName" src/）去精准定位，只读取那几行相关的代码，而不是要求你把整个关联模块都发给它。