インテリジェント・コンテキスト・マネジメント最適化ソリューション
クロード・コード・プロジェクトのコンテキスト管理技術は、トークンの制限問題に対する2つの実用的な解決策を提供する：
- ダイナミック圧縮技術トークン使用量≧92%の場合、自動的に圧縮をトリガーする。実装方法には、1) LLMを使用したダイアログ要約の抽出 2) キーワードベクターインデックスの保持 3) 論理関係マップの構築が含まれる。圧縮アルゴリズムのパラメータはリポジトリのdocs/memory_management.mdに詳しい。
- 階層型ストレージ戦略CLAUDE.mdの長期記憶メカニズムを参照すると、コンテキストは3つのレイヤーに分けられる：ワーキングメモリー（リアルタイムの対話）、セッションキャッシュ（現在の対話）、知識ベース（永続的な記憶）。プロジェクトのchunks/ディレクトリにあるcontext_manager.mjsモジュールはその実装を示している。
実用的な提案：リポジトリが提供する解析スクリプト（node scripts/context_optimizer.js）と組み合わせることで、異なる圧縮しきい値（85～95%）がレスポンス品質に与える影響をテストできます。技術文書によると、Claude Codeは「スライディングウィンドウ＋キーフレーム保持」スキームを使用しており、コアセマンティクスに影響を与えることなくコンテキストサイズを70%削減しています。
この答えは記事から得たものである。analysis_claude_code: クロードコードのリバースエンジニアリング用リポジトリ。について
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