和 Claude Opus 5.5 连续对话时，前文提到的编号、约束或数字在后续回答里消失，通常不是提示词写得不清楚，而是那部分内容已经不在本轮实际送入的上下文里。判断顺序建议是：先回看会话记录，找到模型最后一次正确引用前文的位置，再从那之后逐轮标记；定位到第一轮信息丢失后，对比该轮前后的输入长度和结构，区分是单轮输入过长，还是累积历史把早期内容挤出窗口；确认来源之后再决定拆分还是摘要，而不是先改提示词。

定位上下文截断，建议按「最后正确引用轮 → 第一轮信息丢失 → 输入长度与历史条数对比 → 分段摘要 → 同题复测」的顺序走。适用场景是连续多轮、前文含实体或硬约束的对话。验证方式是让模型回答必须复用前文信息的问题，只有答错或要求重发才按截断处理；模型未主动提及不等于被截断，单次结果也不足以当成定论。

在会话记录里标出第一轮信息丢失的位置

回看的目标是定位一个具体轮次，不是一个模糊感觉。做法是从会话末尾往前翻，找到模型最后一次准确复述前文内容的位置，例如它正确说出了前面给过的订单编号、文件路径或数值阈值，把这一轮记为最后正确引用轮。再从这一轮往后逐轮检查，直到出现第一轮不再使用前文信息的回答。

每一轮要检查四类内容：实体（名称、编号、路径、版本号）、数字与阈值、否定约束（不要改某个字段、不要引入某个依赖）、格式约束（输出结构、字段顺序）。某一轮的回答必须用到这些信息却没有用到，就把该轮标记为第一轮信息丢失，它前面一到两轮记为临界区间。

需要区分「没提及」和「已丢失」。模型只是没提到前文，可能因为那一轮不需要提及。可以用一个必须复用前文的问题直接验证，比如「刚才那份配置里第三个参数是什么」。如果模型答对，说明这一轮上下文仍在；如果它要求重新提供，或者答案与既有事实冲突，再按截断处理。

对比截断轮次前后的提示词长度和结构

拿到疑似截断轮以后，比较它前面几轮和它自己的输入结构。可以统计的字段有：本轮输入字符数、历史消息条数、本轮是否包含大段代码、日志、文档或工具返回结果、系统提示词是否被重复拼接。这些字段用字符数和条数就能看出趋势，不需要精确到 token。

for f in turn-*.txt; do
  printf '%s\t%s\n' $f $(wc -m < $f)
done

如果字符数在丢失轮明显抬高，多于前后轮，偏向单轮输入把窗口占满，优先压缩本轮的代码、日志和粘贴文档。如果各轮字符数接近，但历史消息条数持续增长，偏向累积历史把早期内容挤出窗口，应该从分段和摘要入手。窗口的具体大小与所用入口、客户端和账号配置有关，需要结合自己的环境确认，不建议照搬某个固定数字。

把长会话拆成带摘要的短片段

分段的思路是让每一段自己带够上下文。先让模型从上一段历史中提取事实列表，再把这份列表作为新一段的开头，而不是把整段原文一直往后拖。

只做一件事：从下面的对话历史中提取已确认事实，输出成列表。
格式：
1. 目标与任务
2. 已知实体（名称、编号、路径、版本）
3. 硬约束（必须遵守）
4. 禁止项
5. 未决问题
6. 尚未验证的假设
规则：只写对话中明确出现过的内容，没有的写「无」，不要补充推测。
对话历史：（粘贴这一段历史）

以下是此前确认的事实列表，请当作既有上下文，不要重新询问：
（粘贴事实列表）
现在继续处理：（粘贴新问题）

验证事实列表有没有漏项，办法是回到上一段最后几轮，把出现过的实体、数字和约束逐条对照列表，缺哪条补哪条。也可以让模型自查一次，例如让它指出列表里没把握的条目，但最终以人工核对原始对话为准，不建议只信模型给出的摘要。

用同一组问题验证截断是否复现

调整之后要确认问题是否真的消失。设计两次提问：一次带完整历史，一次只带摘要历史，问题内容、顺序和措辞保持一致，问题本身必须指向某个早期实体或约束。然后记录两次回答里对关键实体的引用差异。

• 完整历史版答不出早期编号，摘要版答得出：截断主要来自累积历史，分段策略有效。
• 两版都答不出：可能是单轮输入本身过长，或者提问方式没有触发对前文的复用，需要继续压缩本轮输入。
• 两版都答得出：上一次的丢失更可能是一次偶发，保留记录，隔几轮再测一次。

复测时不要只看一次结果，也不要用「感觉变好了」作为判断依据。以回答里是否出现正确的实体、编号和约束为准。

把验证结果写回会话记录表

每次调整后把结果追加到一张表里，只记录能回看核对的事实，不覆盖旧行。字段建议如下：轮次、输入长度（字符数和历史消息条数）、是否引用前文、缺失内容、调整动作。

填表时「是否引用前文」要写具体依据，例如回答了哪个编号；「调整动作」写实际执行过的操作，例如拆段、加入事实列表、删掉本轮大段日志。几轮之后再回看这张表，就能判断截断属于哪一类，以及哪一步调整真正起了作用。