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处理大型项目

Roo Code 可以用于任何规模的项目，但大型项目需要额外注意以有效管理上下文。以下是一些处理大型代码库的技巧：

理解上下文限制​

Roo Code 使用具有有限“上下文窗口”的大语言模型（LLM）。这是模型一次能够处理的最大文本量（以 Token 为单位）。如果上下文过大，模型可能无法理解您的请求或生成准确的响应。

上下文窗口包括：

  • 系统提示（Roo Code 的指令）。
  • 对话历史。
  • 您使用 @ 引用的任何文件内容。
  • Roo Code 使用的任何命令或工具的输出。

管理上下文的策略​

  1. 明确具体： 引用文件或代码时，使用具体的文件路径和函数名。避免使用“主文件”等模糊引用。

  2. 有效使用上下文引用： 使用 @/path/to/file.ts 包含特定文件。使用 @problems 包含当前的错误和警告。使用 @ 后跟提交哈希来引用特定的 Git 提交。

  3. 分解任务： 将大任务分解为更小、更易管理的子任务。这有助于保持上下文的聚焦。

  4. 总结要点： 如果需要引用大量代码，考虑在提示中总结相关部分，而不是包含整个代码。

  5. 优先处理最近历史： Roo Code 会自动截断对话历史中较早的消息，以保持在上下文窗口内。请注意这一点，必要时重新包含重要上下文。

  6. 使用提示缓存（如可用）： 某些 API 提供商（如 Anthropic、OpenAI、OpenRouter 和 Requesty）支持“提示缓存”。这会缓存您的提示以供未来任务使用，有助于降低请求的成本和延迟。

示例：重构大型文件​

假设您需要重构一个大型 TypeScript 文件（src/components/MyComponent.tsx）。以下是一种可能的方法：

  1. 初步概览：

    @/src/components/MyComponent.tsx 列出此文件中的函数和类。

  2. 针对特定函数：

    @/src/components/MyComponent.tsx 将 `processData` 函数重构为使用 `async/await` 而非 Promise。

  3. 迭代式更改： 进行小而渐进的更改，审查并批准每一步。

通过分解任务并提供具体上下文，即使在上下文窗口有限的情况下，您也能有效地处理大型文件。