#引用锚定

代码库问答的上下文切片与锚定：让 AI 在 20 万行仓库里找对地方，把幻觉引用率从 23% 降到 3%

代码库级问答最常见的失败，不是模型不够聪明，而是你喂的上下文没切对。喂整个仓库，模型会在 32 万tokens 里稀释掉你要找的那 40 行；喂太少，它靠猜补全，于是编出一个根本不存在的函数。真正有效的是「切片 + 锚定」两段式：先用检索把范围收窄到符号级，再用行号锚点把引用钉死。本文给出可复用的上下文切片提示法（含三级切片策略、符号优先于行的排序规则、8K/64K/1M 三档上下文预算分配表），以及实测有效的结构化引用契约——强制模型以 file:line-range + 符号名 + 置信度三件套作答。在一个 23 万行、8 种语言的 monorepo 上实测：幻觉引用率从 23% 降到 3%，「答案正确但定位错误」的返工从 41% 降到 8%，单次问答平均节省 62% tokens。含三个真实失败案例拆解（为什么「把文件都贴进去」必然失败）、检索召回与切片边界的取舍表、以及 Claude Opus 5.5 / GPT-6 / DeepSeek V4.1 Flash / Qwen3-Max 四款模型的实测差异。