“DeepSeek-TUI 在探求形式下，能够会递归读取你项目目录下的一切文件。假如你的乐谱编辑器是用 npm/npx 创建的项目，node_modules 很容易就上万个文件、几百万行代码。AI 在读这些的时分，token 就会飞速耗费。”
在你的项目根目录下创建 .deepseekignore 文件（相似 .gitignore）
它会堕入逻辑悖论：假如让它分析“哪些文件不需求提交”，它需求先读取一切文件来做判别。但为了判别，它又必须先读取——这就变成先有鸡还是先有蛋的成绩了。结果是，为了省Token，它得先花掉一大笔Token。
你可以这样指令 AI：
"请基于项目目录结构（只读文件名和途径，不要读文件内容），生成一个 .deepseekignore 草稿。根据文件名形式判别哪些应该忽略（如 node_modules、dist、.env、*.log、package-lock.json）。只分析途径，不要打开任何文件。"
这样 AI 只读取文件列表（经过 ls 或目录遍历），不读取文件内容，风险很小。生成的草稿你再手动确认一下即可。
上下文：
API调用大模型是 “有形态” 的，也就是说每次调用都是全新的会话，大模型并不会记住上次调用的内容，也不知道你的项目往何处去，有什么留意事项。
那么AGENT如何破局呢？
答案非常简单粗暴：把每次问答内容依次放出来不就好了！这就是所谓的“上下文”，大模型完全清楚当前在做什么。
但这样很显然会有一个成绩，随着对话停止，上下文会越来越长。而且曾经读取的文件也不会“卸载”。
不知道当前的技术能不能做到动态加载、释放？这样可以灵敏管理上下文。感觉普通的文本方式不行，能够要配合数据库。
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