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title: "上下文压缩 - Compaction 优雅遗忘机制"
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description: "详解 Claude Code 上下文压缩策略：当对话 token 接近 200K 上限时，如何通过 Compaction 机制智能压缩历史消息，保留关键信息。"
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keywords: ["上下文压缩", "Compaction", "token 管理", "对话压缩", "上下文窗口"]
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{/* 本章目标：解释 Compaction 机制的设计和策略 */}
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## 为什么需要压缩
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每次 API 调用的 token 有上限（通常 200K）。一场长时间的编程对话可能产生：
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- 大量的文件内容（AI 读了几十个文件）
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- 长篇的命令输出（构建日志、测试结果）
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- 往返的对话历史
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不压缩的话，很快就会撞到 token 上限，对话被迫终止。
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<Frame caption="上下文压缩前后对比">
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<img src="/docs/images/compaction.png" alt="上下文压缩示意图" />
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</Frame>
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## 压缩的策略
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Claude Code 提供了多层压缩机制：
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<AccordionGroup>
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<Accordion title="自动压缩">
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当 token 接近上限时，系统自动触发压缩。AI 生成一份当前对话的**摘要**，替换掉早期的详细消息。效果就像人类的"记忆"——记住要点，忘记细节。
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</Accordion>
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<Accordion title="手动压缩">
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用户可以随时通过 `/compact` 命令主动触发压缩。可以附带提示语（如 `/compact 聚焦在认证模块的修改上`），引导 AI 保留特定信息。
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</Accordion>
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<Accordion title="Micro Compact">
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更细粒度的局部压缩——不是压缩整个对话，而是压缩某些特别长的工具输出（比如一个 5000 行的测试日志）。
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</Accordion>
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</AccordionGroup>
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## 压缩边界
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压缩后，系统在消息历史中插入一个"边界标记"。后续的 API 调用只发送边界之后的消息：
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[早期的 50 条消息] ← 被压缩
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[压缩摘要边界] ← 一段浓缩的摘要
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[后续的 10 条消息] ← 正常发送
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```
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这个设计保证了：
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- 压缩后的摘要为 AI 提供了历史上下文
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- 新的对话不受旧消息的 token 负担
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- 用户无感知——对话继续自然进行
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## 压缩前后的 Hooks
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压缩是一个可能丢失信息的操作，因此系统允许用户在压缩前后执行自定义脚本：
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- **Pre-compact Hook**：压缩前执行，可以标记"这些信息不能丢"
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- **Post-compact Hook**：压缩后执行，可以验证关键信息是否保留
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## 什么信息会被保留
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压缩不是简单的截断，AI 会智能地决定保留什么：
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- 用户的核心需求和目标
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- 重要的决策和原因
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- 当前工作的状态（改了哪些文件、做到哪一步）
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- 之前犯过的错误（避免重蹈覆辙）
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