CRCT的依赖跟踪系统通过三项技术创新显著提升了管理效率：
- RLE压缩算法：对重复的依赖路径采用游程编码（Run-Length Encoding），实测可减少90%的存储占用，这在包含数千个文件的React/Vue等现代前端项目中效果尤为明显
- 动态加载机制：不同于传统IDE全量加载项目文件，CRCT通过activeContext.md只维护当前任务相关的20-30个核心文件，通过按需扩展策略降低内存消耗
- 跨域追踪：不仅能跟踪代码文件（.py/.js）间的引用关系，还能建立代码与文档（如doc_tracker.md）、测试用例之间的映射关系，形成立体的项目知识图谱
对比分析：相较于Git的子模块或IDE自带的分析工具，CRCT的特别之处在于：
- 依赖关系存储在人类可读的markdown中而非二进制文件
- 支持通过dependency_processor.py脚本生成可视化报告
- 自动化程度更高，能主动检测环形依赖等非常规问题
本答案来源于文章《CRCT：递归分解大型代码任务并持久保存项目状态》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 与传统的项目管理工具相比，CRCT在依赖跟踪方面有哪些技术优势？
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