Claude Code上下文长度限制如何影响长文件分析？

Question

Claude Code（如Claude 3.5 Sonnet/Opus）虽具备行业领先的上下文窗口（最高200K tokens），但在分析超长代码文件（如>50MB的单体日志、巨型Makefile或未分割的遗留系统源码）时仍面临显著瓶颈：模型无法一次性载入完整文件，被迫依赖分块处理，导致跨块语义断裂——例如函数定义与调用分散在不同chunk中，类型推导失败；全局变量作用域丢失引发误判；多文件依赖链（如头文件嵌套、模块导入）被截断，静态分析准确率骤降。此外，分块策略（按行/Token/语法单元）缺乏统一标准，人工切分易引入边界错误，自动切分又难以保留AST完整性。更关键的是，上下文压缩（如摘要式预处理）会抹除调试线索（如精确行号、注释上下文、条件编译分支），使缺陷定位失效。这并非单纯“长度不足”问题，而是长文件的结构性、关联性与模型token级处理范式之间的根本张力。