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  在使用大 语 言模型（ LLM ） 进 行 问 答、推理或多 轮对话 任 务时 ，我 们 常常遇到“上下文窗口” 这 个概念。它决定了模型一次性可以“ 处 理”和“ 记 住”的 token 总 量，是理解模型能力 边 界和 优 化提示工程的基 础 。 本文将通 过 三 张图 ，分别剖析 claude 三类典型上下文 场 景： 标 准 对话 模式、 扩 展思考模式、 扩 展思考 + 工具 调 用模式 ，帮助 读 者全面理解上下文窗口的 结 构、演 变 和使用策略。 —   场 景  1 — 标 准上下文窗口 ——多 轮 会 话   线 性累 积 在最基本的 对话场 景中，模型的上下文窗口以 线 性方式 增 长 。每 轮 用 户输 入与模型 输 出都会完整地加入到上下文中，并在后 续 被再次“ 读 取”，用于生成新的响 应 。 特点包括： 上下文窗口是一个 固定容量 的滑 动 窗口（如 200K token ）。 内容以“先 进 先出”方式更新，超出容量的最早内容将被截断。 每一 轮输 入 输 出都会被完整 记录 ，使 对话 保持 连贯 性。 适用 场 景 ： 标 准多 轮对话 助手、 问 答任 务 等。 限制点 ：在 长对话 或内容密集型任 务 中容易触及 token 上限， 导 致上下文截断，影响模型表 现 。 —   场 景  2 — 启用 扩 展思考 —— 推理能力增强， token 使用量提升 在某些高 级 模型架构中，引入了“ 扩 展思考（ Extended Thinking ）”机制，允 许 模型在生成最 终输 出前先 进 行一次内部推理或 规 划（即“思考 块 ”）。 技 术 上， 该 机制在每 轮对话 的 输 出 阶 段，会 额 外生成一段 思考文本 块 （ thinking block ），用于模型内部 结 构化思考。在 Claude 的 设计 中 这 段内容虽然 计 入 输 出 token ，但不会在后 续对话 中 继续 保留在上下文中。 关 键 特性： 思考 块仅计费 一次 ，在下一 轮 中 自 动 从上下文中剔除 ， 释 放上下文空 间 。 提高模型复 杂 推理 时 的 token...

  一份配置，让你的Python开发效率翻倍！ 作为Python开发者，你是否还在为代码格式不统一、导入混乱、语法检查不准确而烦恼？今天给大家分享一份经过我实战验证的VS Code Python开发配置，让你的开发体验直接起飞！ 🎯 核心配置解析 1. 选择最强语言服务器 " python.languageServer " :  " Pylance " 为什么选择Pylance？ • 🔥 微软官方出品，性能强劲 • 🚀 比传统Jedi快10倍以上 • 💡 智能代码补全和类型检查 • 🎯 更准确的错误提示和重构建议 2. 代码格式化：Black的力量 " editor.defaultFormatter " :  " ms-python.black-formatter " , " black-formatter.args " :  [ " --line-length " ,  " 100 " ] Black格式化器的优势： • ✅ 业界标准，无需纠结格式风格 • ⚡ 自动格式化，保存即美化 • 🎨 统一团队代码风格 • 📏 100字符行长度，适合现代显示器 实际效果对比： 格式化前： def  long_function_name ( var_one , var_two , var_three , var_four ):     print ( var_one ) 格式化后： def  long_function_name ( var_one ,  var_two ,  var_three ,  var_four ):     print ( var_one ) 3. 导入排序：isort + Black完美组合 " isort.args " :  [ " --profile " ,  " black " ] , " editor.codeActionsOnSave " :  {     " source.organizeImports " :  " explicit " } 自动导入整理的好处： •...