百万 token 上下文实测：整包塞入出错，提示词反需精简

有开发者实测称，把中型前端仓库整包塞入百万 token 上下文后，模型会自信调用不存在的 store 方法。其改用三段链路：先用向量检索把候选文件压到十个左右，再放入长窗口做约一千行规模的交叉比对，最后要求模型在三百字内给出结论与改动点。 该开发者还称，窗口变大后系统提示词从一千多字删到不足四百字，只保留任务边界、输出格式和硬性禁止。上述效果均为其个人实测说法。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。