AI 编程能力受限于上下文的限制，对于大型项目的构建能力偏弱该怎么办？

摘要

一句话总结 针对 AI 编程在大型项目中受限于上下文窗口的问题，可以通过将复杂任务拆分为小任务逐步迭代，并每次精准提供最相关的上下文（如已优化的代码和项目文档）来有效解决。

关键要点

核心策略一：任务拆解。将大型复杂任务拆分成若干小任务，每次只让 AI 实现一个小任务，从而在有限的上下文窗口内获得更好的生成效果。
核心策略二：精准上下文。每次交互时只选取最相关的上下文，让 AI 能够参考已有的代码进行模仿（“照葫芦画瓢”）。
迭代开发步骤（以爬虫项目为例）：
- 第一步：实现最基础的功能（如抓取网页、解析内容、保存为静态文件）。
- 第二步：提供具体的 HTML 结构，实现特定页面（如首页）的结构化数据解析并保存至数据库（如 sqlite），随后进行代码优化。
- 第三步：增加进阶功能（如记录抓取位置以支持中断恢复），并继续完善代码。
- 第四步及后续：将前期已经优化好的代码作为上下文，结合新需求（如抓取二级页面结构）让 AI 生成新代码，AI 会自动参考优化好的代码规范。
项目文档的价值：项目文档非常重要，在使用 Cursor 等工具时，可以直接将项目文档作为上下文引入以辅助代码生成。

风险/不足

问：体验了一下 AI 编程，我发现这个编程能力受限于上下文的限制，对于大型项目的构建能力偏弱，不知道有没有什么好的方法能够解决这个问题呢？

答：编程能力确实受限于上下文的限制，但是使用 Cursor 这样的开发工具，有一些技巧可以让你在大型项目中，也能大幅提升效率。

核心是两点：

既然我们知道大语言模型的上下文窗口长度是有限的，那么就需要最大化的利用好上下文。最简单有效的就是每次任务小一点，输入的代码和提示词少一点，这样就可以让模型在上下文窗口限制内很好的完成任务。

比如说我要让 Cursor 帮我实现一个爬虫，抓取某个网站的数据，要抓一级页面、二级页面、三级页面、四级页面。每一级页面还有很多细节。

如果我一次性要求 AI 去实现，那可能无法实现，或者完成的不好。但是我可以拆成若干小任务。

所以我第一步会要求 Cursor 帮我实现一个最基本的爬虫功能，能抓取网页、能解析网页内容，能保存内容到静态文件，这个任务 Cursor 能完成的很好。

第二步我要求 Cursor 帮我实现抓取首页，把页面的 HTML 结构发给它，让它能解析首页的内容成结构化的数据，并且保存到一个 sqlite 数据库。这个任务 Cursor 能完成代码，执行时可能会有点小问题，但是稍微修改就能正常运行。并且对代码细节进行半手动半AI辅助的完善。

第三步继续要求 Cursor 实现一个记录抓取位置的功能，让它可以中断后从上一次抓取位置继续。然后再完善优化代码。

第四步让它对去抓取二级页面，提供二级页面的结构给它，并且把之前优化好的抓取解析代码添加到上下文，让它去抓取二级页面。由于提供了优化好的代码参考，新的代码也会参考优化好的代码。

后面的步骤都是类似的，就是把之前写好的优化好的代码作为上下文，加上新的需求，让它去实现。

这样一步步下来，一个复杂的模块就完成了，而使用过程中也没有超出上下文长度。

所以不用担心上下文窗口长度的限制，也不用担心你的项目太大它不理解，核心是要把复杂任务拆成简单的任务，要一点点迭代，先优化好前面的代码，然后生成新的代码的时候参照前面优化好的代码。

补充：

项目文档很重要，Cursor 在生成代码时可以把项目文档作为上下文。