wiki-ingest: Multi-Agent System Reliability

wiki/concepts/上下文压缩.md

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+title: "上下文压缩"
+type: concept
+tags: [ai, context-window, code-analysis, tool]
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+## 定义
+将大型代码库或长文本压缩为结构化摘要，以适配 AI 上下文窗口限制，同时最大化有效信息密度的技术。
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+## 解决的问题
+- AI 上下文窗口有限（4K-200K tokens），大型代码库超出限制
+- 原始代码包含大量 boilerplate（空行、注释、重复代码块）
+- 上下文窗口消耗 → 每次交互成本上升 → 速度下降
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+## 主要方法
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+### CodeWeaver 方案
+将整个代码库编织为树形 Markdown：
+- 目录结构 → 树形标题
+- 文件内容 → 代码块
+- 保留语言标注
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+### 语义摘要方案
+- LLM 提取关键函数/类/依赖关系
+- 生成模块关系图
+- 用自然语言描述系统行为
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+### 增量上下文方案
+- 只将当前任务相关文件送入上下文
+- 通过检索（RAG）从全代码库中召回相关片段
+- 每次交互动态构建上下文
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+## 在 Vibe Coding 中的作用
+[[vibe-coding经验收集]] 提及：CodeWeaver 将"屎山代码"编织为树形 Markdown，简化 AI 上下文注入，是 vibe coding 工程化的支撑工具之一。
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+## 与 RAG 的关系
+- RAG：从向量数据库检索相关文本片段
+- 上下文压缩：将检索结果进一步提炼为高密度信息
+- 两者结合：RAG → 压缩 → AI 处理
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+## Aliases
+- Context Window Management
+- Code Summarization
+- AI Context Optimization
+- 代码压缩