这是一个架构与认知层面的问题，不是“文档排版技巧”，而是如何把一个“大而混”的详细设计，拆成 AI 与人都能稳定执行的“最小认知单元”。

我从 拆分原则 → 常见拆分维度 → 可操作拆分技巧 → 一个完整示例 四个层面回答。

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一、先给结论：详细设计“变大”的根因是什么？

不是功能多，而是“维度混叠”。

一个设计之所以显得“巨大”，通常是因为在同一份文档里同时讨论了：

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1）核心 AI 引擎与模型

这些是 生成代码、理解逻辑和上下文推理的底层能力提供者：

基础模型

• OpenAI Codex / GPT 系列（可用于自然语言 → 代码生成）。([维基百科][1])
• Claude 系列 / Sonnet（Anthropic）。
• Gemini / Jules（Google 的 AI 编程代理）。
• 其他支持编程的大模型（DeepSeek、qwen3-coder等）。([志文工作室][2])

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。

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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：

它不是简单把前面的 6 个阶段再拼一遍，而是在“上下文压缩 + 注意力治理”视角下重新整合，解决的核心问题只有一个：

在不牺牲工程治理的前提下，
让 AI 在每一个时刻只关注“该关注的那 5% 信息”。

你可以把它当作：

• Root Prompt（系统级）
• 或 gemini / claude / 自研 Agent 的 Execution Governor

这是一个典型的“结构性转移工作量”的问题：
不是让 AI 替你多写代码，而是把重复、低价值、易标准化的“研发负担”前移并固化为“文档资产”，从而把压力从“每次写”转移为“一次建、长期用”。

下面我从原则 → 架构 → 具体落地机制 → 示例四个层次，系统回答你的问题。

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一、核心原则：把“隐性约定”变成“显性公共文档”

传统研发的真实负担主要来自三类事情：

1. 重复说明“我们一贯是怎么做的”
2. 解释“这个项目的默认假设”
3. 为 AI / 新人 / 跨团队反复补上下文

这是一个已经进入“AI 编程系统工程”层级的问题。
你问的不是“怎么多喂点上下文”，而是：

如何让 AI 像一个在仓库里工作了 1–2 年的工程师，而不是一个临时读了几个文件的外包。

下面我给你一套可分阶段落地的 Repository Awareness 体系，并且会明确区分：
哪些是“立刻可做的”，哪些是“需要平台化能力的”。

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一、先澄清一个关键误区

用“最少的文件 + 最硬的约束”，让 AI 在进入仓库的前 5 分钟内，知道什么能动、什么不能动、该如何动。

你可以原样放进仓库根目录（建议文件名：REPO_AWARENESS.md），也可以按章节拆成多个文件使用。

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Repository Awareness · 最小文件集（AI-First）

适用对象

• AI 编程（Claude / Gemini / GPT / Agent / CLI）
• 新加入的工程师
• 历史包袱较重的代码仓库

下面给你一份可直接复制使用的《Repo Awareness 自动校验 Prompt》。
它的定位是：

在 AI 改任何一行代码之前，先强制做一次“仓库理解自检”，不通过就禁止执行。

这不是“辅助提示”，而是门禁级 Prompt，适合：

• Gemini CLI / Claude Code
• 自研 Agent
• CI 中的 AI 执行前校验
• 你现在的 DESIGN / TACIT / CHANGE_RULES 体系

你现在列出的三件事：

• ✅ 理解项目（Repo Awareness）
• ✅ 理解 DESIGN（显性意图）
• ✅ 理解隐性知识（Tacit Knowledge）

已经覆盖了 80% 团队做不到的关键环节。

但如果从“尽量把 AI 的自由度压缩到工程可控范围内”这个目标出发，我的结论是：

还需要再补 3 类“非直觉但极其关键”的前置认知，否则 AI 仍然会在边缘场景出问题。

把分散的认知模块“合并”为一个 AI 执行上下文快照（AI Execution Context Snapshot），本质上是在做一件事：

在 AI 开始动手写代码之前，把“一个资深工程师此刻脑子里该有的全部关键信息”，冻结成一次可校验、可审计、可复用的状态。

下面我会给你一个 工程级、可直接落地的完整 Markdown 模板，并解释它的设计逻辑。

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AI_EXECUTION_CONTEXT_SNAPSHOT.md