Context Window Anxiety Management

像Claude Sonnet 4.5这类模型会表现出“上下文焦虑（context anxiety）”——它们会察觉到自身正接近上下文窗口（context window）的上限，即便仍有充足的上下文可用，也会主动总结进展或采取决定性行动来收尾任务。这会引发以下问题：

• 任务提前完成，采取取巧操作
• 尽管拥有充足上下文，工作仍未完成
• 对剩余token容量的低估（估算始终存在偏差）
• 自我施加“收尾”压力，而非继续推进工作

实施策略性上下文（context）预算管理与激进式提示（prompt）技术，消除模型的焦虑驱动行为：

1. 上下文缓冲区（Context Buffer）策略

• 启用更大的上下文窗口（例如，100万token测试版本），但将实际使用量限制在20万token以内
• 提供心理“缓冲余量”，缓解模型对存储空间耗尽的焦虑

2. 激进式对抗提示技术

• 在对话起始阶段添加明确提醒：“你仍有充足的上下文余量——请勿急于完成任务”
• 在对话结尾处添加强化提示：“请从容处理，上下文并非限制因素”
• 通过直接指令压制模型的提前概括冲动

3. Token 预算透明化

• 在prompt中明确告知可用的token预算
• 定期向模型重申剩余容量，持续打消其顾虑
• 抵消模型低估可用空间的固有倾向

# 上下文焦虑缓解方案
def setup_context_anxiety_management():
    context_buffer = enable_large_context(1M_tokens)  # 启用100万token级大上下文窗口
    actual_limit = cap_usage_at(200k_tokens)          # 将实际使用上限设定为20万token
    
    prompt_prefix = """
    上下文指导（CONTEXT GUIDANCE）：你拥有充足的上下文空间（可用token达20万以上）。
    请勿急于完成任务或提前进行概括。
    请全面、完整地处理每一个步骤。
    """
    
    prompt_suffix = """
    请记住：上下文并非限制因素。请从容处理，确保全面细致。
    """
    
    return enhanced_prompt(prefix + user_input + suffix)  # 返回增强后的提示词（prompt）

当使用表现出上下文感知（context awareness）及焦虑行为的模型时，适用以下场景：

• 开发工作：过早完成会损害质量的长时段编码任务
• 研究任务：需要持续专注的多步骤分析工作
• 复杂规划：需先充分探索再得出结论的任务

需留意上下文焦虑（context anxiety）的迹象：突然总结内容、仓促作出决策，或是明确提及「空间不足（running out of space）」。

• 优点： 防止任务过早中止；使工作更彻底细致；克服特定模型的行为特性偏差
• 缺点： 需针对特定模型进行调优；可能增加实际token使用量；激进式prompt会带来额外开销