CRCT的最小化上下文加载方案
针对海量代码产生的内存压力，CRCT采用智能的按需加载策略：
core technology::
- 层级式上下文隔离：将项目分解为策略层、模块层、文件层三级结构
- 动态加载算法：运行时仅载入
activeContext.md标记的当前焦点区域 - LRU缓存机制：自动保留高频访问的上下文片段
Configuration steps::
- exist
.clinerulesset up inContextDepth=2（默认加载两层关联） - 为关键模块在
dependency_tracker.mdincrease[priority]marking - utilization
#pragma context_keep注释强制保留特定文件上下文
performance optimization::
- align
cline_docs/config.inihit the nail on the headmax_context_sizeparameters - 对测试代码目录添加
[nocache]标签避免占用资源 - Execution on a regular basis
Context GC命令清理碎片化上下文
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现对超大型代码项目（10万+行）的高效上下文管理？
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