面对大语言模型有限的上下文窗口，Dereference开发了智能截断算法动态管理对话历史。系统会分析对话语义结构，自动保留关键指令、代码片段等核心内容，选择性截断冗余信息。例如在持续数小时的开发会话中，工具能精准识别当前讨论的函数实现与早期需求描述的逻辑关联，即使超出模型token限制仍保持上下文连贯。
这项技术配合原子化分支功能，使开发者能构建超长周期的复杂项目对话树。实测显示在万token级别的对话中，Dereference相比手动管理能提升42%的有效信息保留率。该机制特别适用于技术文档编写、项目代码重构等需要长期积累上下文的任务场景。
本答案来源于文章《Dereference：并行运行多个AI模型的开发工具》
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