AI SDD 开发规范-32-AI编程有一个问题，如何减少上下文。提升 ai 专注力？

老马啸西风2025/12/27大约 4 分钟

AI编程有一个问题，如何减少上下文。提升 ai 专注力？

这是 AI 编程实践里一个“核心但常被低估”的问题。

本质上你问的不是“上下文怎么少”，而是：

如何把“对当前任务真正有用的信息密度”拉到极高，同时把无关噪音降到极低，从而让模型在有限注意力预算内保持专注。

下面我从原理 → 方法 → 可操作机制 → 你当前实践的进阶建议四个层面系统回答。

一、先说清本质：为什么“上下文多”反而让 AI 变笨

LLM 的注意力并不是“越多越好”，而是：

有 固定的注意力预算
上下文越长 → 每一条信息分到的权重越低
模型会自动做“概率性取舍”，而不是“逻辑筛选”

因此当你给 AI：

README
DESIGN.md
历史代码
一堆无关但“看起来相关”的文件

模型实际上会进入一种状态：

“我知道很多，但我不知道现在最重要的是什么”

结果就是你看到的：

实现发散
忽略关键约束
自作主张补逻辑

二、减少上下文 ≠ 删文件，而是「上下文分层 + 权重化」

一个非常关键的认知转变：

❌ 少给上下文
✅ 让上下文有“层级、角色和优先级”

1️⃣ 把上下文分成 4 层（强烈推荐）

层级	作用	是否常驻
L0：执行指令层	当前任务“必须遵守的规则”	✅ 必须
L1：任务输入层	当前要做的事情	✅ 必须
L2：参考理解层	帮助理解，但不直接执行	⚠️ 按需
L3：历史背景层	仅用于回溯	❌ 默认不加载

绝大多数 AI 编程失败，是 L2 / L3 抢了 L0 / L1 的注意力。

三、实战方法：如何让 AI“只看该看的”

方法一：用「显式上下文裁剪指令」

在 system / prompt 开头直接声明：

上下文注意力规则：
1. 仅将【L0 执行约束】与【L1 当前任务】作为强约束
2. README / DESIGN / 历史代码仅用于理解，不得引入未明确声明的新行为
3. 若信息冲突，以 L0 > L1 > L2 的优先级处理

这不是废话，这是在“教模型如何分配注意力权重”。

方法二：把“上下文”变成“索引”，而不是全文

❌ 常见错误：

把 DESIGN.md 整个贴进去

✅ 正确做法：

可参考文档索引：
- DESIGN.md
  - 2.3 数据流（仅用于理解字段含义）
  - 4.1 错误处理原则（仅在涉及异常时使用）

👉 你是在告诉 AI：哪些信息“可能被用到”，而不是“全部要用”。

方法三：使用「上下文冻结（Context Freeze）」机制

在任务中段明确声明：

从现在开始：
- 你只能基于已确认的设计和当前代码修改
- 不允许引入新的概念、字段、流程
- 若发现信息不足，必须停下来提出问题

这一步对 防止中后段发散 极其有效。

方法四：拆“一个任务”为“多个注意力窗口”

与其一次性让 AI：

理解系统 + 设计方案 + 写代码

不如强制它分阶段：

理解阶段
- 输出：我对系统的理解清单
澄清阶段
- 输出：不确定点 / 歧义点
执行阶段
- 输入：确认后的最小执行上下文
校验阶段
- 对照清单逐条检查

这本质是在人为模拟“多次注意力聚焦”。

四、你当前实践的“进阶优化建议”（结合你之前的做法）

你现在的体系里已经有非常好的基础：

GEMINI.md → 全局约束
PROJECT_PROFILE.md → 系统认知
DESIGN.md（AI 可执行版） → 结构化任务输入

问题只剩一个：

这些文件现在对 AI 来说“权重是相同的”

建议你再加 2 个“专门用来降噪”的文件

1️⃣ `AI_EXECUTION_CONTEXT.md`（最小执行上下文）

只允许包含：

本次要改的模块
明确允许修改的文件列表
禁止触碰的边界
成功 / 失败判定标准

这是每一次执行真正要喂给模型的“主食”

其他文档都变成“参考链接”。

2️⃣ `AI_ATTENTION_RULES.md`（注意力分配规则）

示例核心内容：

注意力优先级：
P0：本文件 + 当前指令
P1：明确标注为【强约束】的设计
P2：历史设计，仅供理解
P3：历史代码，仅在无歧义时参考

禁止行为：
- 基于历史代码推断新需求
- 为“看起来合理”而补充逻辑

这是在显式“管控模型的自由度”。

五、一句话总结（给你一个可复用原则）

AI 编程不是“喂更多上下文”，而是“设计注意力分配机制”。
真正高质量的 AI 编程系统，核心能力不是生成代码，而是：
让模型在任何时刻都清楚：
我现在在干什么
哪些信息最重要
哪些我不能擅自决定

参考资料