最近有个创业的朋友跑来问我：“为什么我的AI助手在处理单个文件时表现很好，一旦项目文件多了就变得像个失忆症患者？”这个问题让我不禁笑了，因为这正是我今天想和大家聊聊的话题——上下文分层策略。
想象一下，你正在指挥一个交响乐团。你不会把所有的乐谱同时塞给指挥家，而是按照乐章、声部来分层管理。在Vibe Coding中处理多文件项目也是同样的道理。我们需要学会如何让AI“记住”该记住的，“忘记”该忘记的。
让我分享一个真实的案例。去年我参与了一个电商平台的重构项目，当时我们有超过200个文件需要协同处理。最初我们简单粗暴地把所有文件都塞给AI，结果可想而知——生成的代码逻辑混乱，性能低下。后来我们采用了分层策略：核心业务逻辑层、数据访问层、界面展示层分别处理，最后再由AI进行整体组装。效果立竿见影，开发效率提升了3倍。
根据我的经验，有效的上下文分层应该遵循“金字塔原则”：顶层是项目总体架构和核心接口定义，中层是模块间的交互规范，底层才是具体的实现细节。这就像麦肯锡的金字塔原理，先给出总体框架，再逐步展开细节。
但这里有个关键点：我们不是在手动管理这些层级，而是通过清晰的意图描述让AI自动完成分层。比如，我会这样定义：“本项目采用微服务架构，包含用户管理、订单处理、支付网关三个核心模块。请先设计模块间的接口契约，再分别实现各个模块的内部逻辑。”
说到接口契约，这让我想起Vibe Coding的一个重要原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。在多文件项目中，清晰的接口定义就像是城市的地铁路线图，它告诉AI各个模块如何连接，而不需要关心每个站点内部的具体构造。
不过，分层策略也不是万能的。我见过有些团队过度分层，导致系统变得过于复杂。这就像把简单的事情复杂化——明明只是做个三明治，却要分别管理面包厂、蔬菜园和肉铺。适度的抽象很重要，但过度的分层反而会降低效率。
在我看来，最好的分层策略是动态的、自适应的。AI应该能够根据项目的复杂度和开发阶段，智能地调整上下文的粒度。这需要我们在提示词中明确分层的规则和边界，让AI学会在合适的时机关注合适的细节。
说到这里，不得不提一个常见的误区：很多人认为上下文越多越好。但实际上，无关的上下文就像是噪音，会干扰AI的判断。就像你不会在写诗的时候同时思考数学公式一样，AI也需要专注的“思考空间”。
那么，如何判断分层的效果呢？我的标准很简单：如果AI能够准确理解你的意图，生成符合预期的代码，并且在不同文件间保持一致性，那说明你的分层策略是有效的。反之，如果生成的代码逻辑混乱，或者出现明显的上下文断裂，那就需要重新审视你的分层方法了。
最后，我想说，上下文分层不仅是技术问题，更是一种思维方式。它要求我们从传统的“文件思维”转向“意图思维”，从“代码管理”转向“能力组装”。当我们真正掌握这种思维，就能让AI成为我们最得力的合作伙伴，而不是一个容易失忆的助手。
你们在项目中是如何管理上下文的？有没有遇到过因为上下文管理不当而导致的“AI失忆”事件？欢迎分享你的经历和心得。