你可能会说：
- “聊了很久之后，AI 好像把前面说好的事忘了？”
- “为什么让 AI 读整个项目，它还是漏掉了关键文件？”
它是什么
模型每次回答时，都要把整段对话、附带的文件和系统设定一起读一遍。这些内容加起来有上限，这个上限就是上下文窗口。
长时间的对话会逼近上限。很多工具的做法是把早期的对话压缩成摘要，于是细节会丢：你三小时前说过的"这个目录别动"，可能只剩下一句概括，甚至没留下来。
应对的办法是把重要的东西写到对话之外：需求写进文档，约定写进项目说明文件，进度写进提交记录。需要时让 AI 重新读，而不是指望它一直记得。
打个比方
像一张固定大小的工作台：图纸、笔记、零件都得摊在上面才能用。台面满了，就得收起一些，收起来的东西，干活时就看不到了。
在这个网站里
写这门课时，AI 在同一个会话里连续工作了很多个小时，上下文被压缩过好几次。所以方案、排期、已确认的决定都写进了 docs/vibecoding-plan.md 和提交记录，每次压缩之后照着文档接着做。
容易搞混的地方
常见误解
上下文窗口越大，模型就越不会忘事
正确理解
窗口大只是装得下更多。内容越多，模型越可能忽略埋在中间的细节；关键约定仍然要写成文档，并在需要时明确提醒。
你可以这样告诉 AI
复制下面这段，贴给你的 AI
这个任务会做很久。请把目标、约定和已确认的决定写进项目里的一份说明文件，每完成一步就更新进度；之后如果对话被压缩，先读这份文件再继续。
接下来去哪
先知道
- 大模型——一个读过海量文字的续写程序：给它一段开头，它按概率一个词一个词地往下写。
接着看
- 提示词——你交给模型的全部文字：要求、背景、参考、限制。模型只能根据它看到的这些来写。
- 需求说明——动手之前写下来的"做成什么样"：目标、范围、参考、限制、以及怎样才算完成。
- 规则文件——放在项目里、AI 工具每次开工都会自动读的说明文件：写着这个项目的约定、禁区和常用命令。
在这些课里出现