`/context` 命令：为你的 Tokens 提供 X-Ray 视野
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介绍
每个 AI 模型都有一个 context window——它一次能够考虑的有限信息量。可以把它想象成工作记忆。对于 Claude 来说，这个窗口相当大，但并非无限。大多数开发者没有意识到，实际的提示词往往只占用了这宝贵空间的一小部分。
在幕后还有：
- system prompts
- MCP server configurations
- memory files
- accumulated conversation history
这些都会悄悄消耗你的 token 配额。直到现在，这一直是个黑箱：你会在不明原因的情况下触及限制，或注意到响应质量下降，却不知道原因何在。
欢迎来到我们系列的 Day 8。今天我们将通过 /context 命令拉开帷幕——为你提供个人 X‑ray，精准查看 Claude Code 会话内部到底发生了什么。
问题
Token 管理在 AI 工具中令人沮丧，原因有以下几点：
| 问题 | 为什么有害 |
|---|---|
| 不可见性 | 您可以看到自己的提示，但看不到系统提示、注入的工具上下文或累计的历史。这就像在不知道固定支出的情况下做预算。 |
| 神秘的限制 | 在对话进行中，响应会被截断，或 Claude “忘记”了之前的上下文。缺乏可见性让您只能猜测。 |
| 低效的优化 | 您可能在加载无关文件，使用冗长的 MCP 配置，或让记忆文件膨胀——但您根本不知道。 |
| 成本影响 | 更多的 token = 更高的成本。不必要的上下文是您在为其付费的浪费。 |
上下文窗口可以说是 AI 辅助开发中最重要的资源。盲目操作不是策略，而是赌博。
解决方案
/context 命令让您 完整可见 您的上下文窗口消耗情况。
如何使用
/context就是这样。Claude Code 将显示当前会话中消耗 token 的所有内容的详细分解。
你将看到
输出提供了一个全面的视图：
📊 Context Window Usage
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Total Capacity: 200,000 tokens
Currently Used: 47,832 tokens (24%)
Available: 152,168 tokens
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
BREAKDOWN:
System Prompt 3,247 tokens (6.8%)
├─ Base instructions 892 tokens
├─ Tool definitions 1,455 tokens
└─ Safety guidelines 900 tokens
MCP Servers 8,921 tokens (18.6%)
├─ filesystem 2,341 tokens
├─ github 3,892 tokens
└─ database 2,688 tokens
Memory Files 5,443 tokens (11.4%)
├─ CLAUDE.md 2,156 tokens
└─ project-context.md 3,287 tokens
Conversation History 28,104 tokens (58.8%)
├─ Turn 1 4,521 tokens
├─ Turn 2 8,932 tokens
├─ Turn 3 6,221 tokens
└─ Turn 4 8,430 tokens
Pending Files 2,117 tokens (4.4%)
└─ src/utils.ts 2,117 tokens
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━阅读输出
| 部分 | 含义 |
|---|---|
| System Prompt | Claude 接收的基础指令（相对固定）。 |
| MCP Servers | 每个已连接的 Model Context Protocol 服务器会为其功能添加上下文。服务器越多，令牌越多。 |
| Memory Files | 已加载到上下文中的 CLAUDE.md 以及其他文件。大文件可能代价高昂。 |
| Conversation History | 您发送的每条消息以及 Claude 生成的每个回复都会在此累计。 |
| Pending Files | 当前已加载用于分析或编辑的文件。 |
专业技巧
-
提前且频繁运行
/context
在复杂任务开始时检查你的上下文。如果在执行任何操作前你的容量已经达到 60 % ，考虑重新开启会话或压缩你的历史记录。 -
审计你的 MCP 服务器
如果某个服务器消耗了大量令牌但你并未使用其功能，请在当前会话中断开它：/mcp disconnect database -
保持记忆文件精简
# Good: Essential context - TypeScript + React project - Uses Zustand for state - API base: /api/v2/ # Bad: Excessive detail - Complete API documentation (500 lines) - Full component inventory - Historical decisions log -
当历史膨胀时使用
/compact
如果对话历史是主要的消耗者，/compact命令可以在保留关键上下文的同时对其进行摘要并减少体积。 -
为新任务重新开始
不要犹豫为不相关的工作开启新会话。携带无关的历史纯属浪费。
实际使用案例
你正深入一次调试会话。Claude 最初的回复很棒，但现在它忽略了你之前提到的明显上下文。
你运行 /context：
Total Capacity: 200,000 tokens
Currently Used: 187,432 tokens (94%)
Available: 12,568 tokens细分显示：
- Conversation History: 142,000 tokens
- Pending Files: 28,000 tokens (several large files)
了解了这些信息后，你：
- 运行
/compact对对话历史进行摘要。 - 使用
/clear files关闭不再需要的文件。 - 再次运行
/context—— 使用量降至约 45 %。
Claude 的回复立刻改善，因为它现在有足够的空间进行思考。
结论
/context 命令将令牌管理从猜测转变为科学。它的作用相当于在有油表的情况下开车，而不是盲目驾驶、希望不会耗尽燃料。
了解你的上下文消耗不仅仅是为了避免达到上限——更是为了优化。每一个不必要的令牌都是：
- 延迟，你本可以避免的，
- 成本，你本可以省下的，
- 容量，本可以用于实际工作的。
将 /context 作为 Claude Code 工作流的常规步骤。你的会话将更高效，回复将更准确，你也终于能真正了解 AI 对话的真实结构。
明日预告： 如果可以在桌面上开始任务，在笔记本上完成，或者启动一个长时间运行的作业后稍后继续，该多好？第 9 天将推出 Claude Code Remote——跨设备的无缝会话移动。你的工作，随时随地。
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