Dereference采用了一套智能的上下文管理系统来解决大语言模型的token限制问题：
1. 自动截断机制::
- 系统持续监控每个会话的token消耗情况
- 当接近模型上限时，自动移除最早且最不重要的对话部分
- 保留包含代码片段、关键指令等核心内容
2. 智能决策算法：通过多种策略判断内容重要性：
- 用户标记的重要信息（如星标消息）优先保留
- 包含代码块的对话片段会被完整保留
- 系统提问和被采纳的回答会获得更高权重
- 通过语义分析保持上下文连贯性
3. 用户控制选项：虽然自动化程度高，但仍提供：
- 手动固定重要消息的选项（避免被自动截断）
- 查看完整历史记录的入口
- 上下文摘要生成功能
4. 分支环境优势：在分支中工作时：
- 每个分支维护独立的上下文窗口
- 合并操作时会自动优化整合上下文
- 防止关键信息在分支切换过程中丢失
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