Nature of the problem
当AI对话超过模型上下文限制（如Claude的100K tokens）时，传统方案需要手动摘要或丢失早期关键信息。
Dereference的智能截断技术
- Key information extraction：通过NLP识别代码块、错误信息、约束条件等核心元素优先保留
- 动态权重机制：根据开发者标记（如⭐️）自动提升特定对话片段的保留优先级
- 压缩式回顾：对早期长内容生成结构化摘要（如”3种算法方案已测试”）而非直接丢弃
优化配置方法
- 在Settings → Context中开启”Smart Truncation”模式
- 对重要对话节点点击”Pin Context”按钮固定核心内容
- 设置各模型的token预算分配（建议保留20%给历史上下文）
Technical details
该工具采用Rust实现的LRU-K缓存算法，相比传统LRU策略，在高频开发场景下可将有效上下文留存率提升至78%。用户还可导出上下文快照供后续重用。
This answer comes from the articleDereference: a development tool for running multiple AI models in parallelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服大语言模型的上下文窗口限制对长对话的影响？
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