Claude Code清空你的上下文，清空你的腦袋，以及Obsidian
2026-04-7
Claude Code清空你的上下文，清空你的腦袋
上週五，我發現我的一個 Claude Code 工作階段在不到兩小時內就把 token 額度燒光了。我開了十個終端——每個專案一個——根本沒時間去看任何一個。
如果你最近有逛 r/ClaudeAI，就知道不只是我這樣。3 月 23 日，Max 方案用戶（$100/月）的 5 小時工作階段限額在 90 分鐘內就用完了。Anthropic 確認這是針對尖峰時段的刻意限流，不是 bug——QuitGPT 遷移潮帶來的需求超過了 GPU 容量。
但更深層的問題不在 Anthropic 的基礎設施。而是 Claude Code 底層的運作方式。一則用戶訊息可以觸發 8-12 次內部 API 呼叫——讀取檔案、搜尋、執行指令——每一次都往上下文窗口裡疊加。一個「簡單」的請求可能悄悄吃掉 30,000+ token。如果你從不清空上下文，陳舊資訊就會不斷堆積：失敗的 debug 循環、過時的程式碼、被放棄的討論串。社群稱之為 context rot（上下文腐敗）——它不只浪費 token，還會讓 Claude 的推理品質下降。
讓我意外的是：解決 token 消耗的方法，結果也修好了我的思考方式。
身為 PM，我永遠在切換上下文。十個終端、十條工作線、橫跨好幾天的對話。本能反應是什麼都留著——你可能還需要那個之前的討論串、那個做到一半的分析。但無限膨脹的上下文窗口就像一場沒有議程的會議：它漂移、重複，最後沒人記得重點是什麼。
在任務切換時強制執行 /clear，在自然里程碑時執行 /compact，同時做到兩件事。是的，它省 token（社群回報基本的工作階段衛生可以減少 40-55%）。但更重要的是，它迫使你在繼續之前，先說清楚你完成了什麼、下一步是什麼。 你沒辦法在不先決定「這次工作階段中什麼值得帶走」的情況下清空上下文。
這不是 token 管理。這是規劃紀律。
我正在實驗的節奏：
- 每個里程碑後
/compact——完成草稿、結束分析、關閉討論串。壓縮，不要堆積。 - 切換專案時
/clear——乾淨的斷點。如果下一個任務沒辦法用一個全新的 prompt 解釋，那表示我還沒想清楚。 - 使用 Plan Mode（
Shift+Tab） ——在開始執行之前，先讓 Claude 列出計畫。提前浮現決策點。社群回報這對涉及 3 個以上檔案的任務特別有效，理論上應該能減少因為方向錯誤造成的 token 浪費——不過我還在驗證實際的節省量。 - 養成維護
.md筆記的習慣 ——每次/clear之前，把關鍵結論、決策和下一步寫進專案的 markdown 檔案。這些.md檔案成為你跨工作階段的記憶。下次開新工作階段時，Claude 可以從.md接著做，而不是從頭重建上下文。 - 「我沒辦法總結這次工作階段」是危險信號 ——如果你沒辦法說清楚發生了什麼，那對話大概在漫無目的地飄。
Token 成本只是觸發因子，真正的收穫在上游。定期停下來問「我到底搞清楚了什麼？」的習慣，不管你是不是在跟 AI 對話，都很有價值。
這跟我的下個心得Obsidian 很有關。
我用不習慣Obsidian——而我覺得這可能就是重點
我在需要不斷切換脈絡的環境工作了很多年。在做硬體的時期——預測、排程、上市計畫、損益檢視——同一個下午可以碰到四個完全不同的討論。每個人都跟我說：你應該用 Obsidian。我從來沒用住過。
當你的工作需要不斷切換脈絡，大家都給你一樣的建議：建立第二大腦。連結你的筆記。讓圖譜幫你思考。Obsidian、Roam、Logseq——承諾永遠一樣：什麼都丟進去，工具會幫你找到你漏掉的連結。
我試過了。留不住。不是因為工具不好，而是把「連結」這件事外包出去感覺不對。我一直相信手動的功夫——決定什麼重要、建立自己的結構、強迫自己分類——才是讓東西留下來的原因。
後來我開始用 Claude Code 搭配 MCP 記憶系統：自己寫的 markdown 檔案、自己維護的索引、自己定義的分類（這是 project 記憶、那是 reference 記憶）。技術上沒什麼特別的——就是 .md 檔案。但這個系統每次都強迫我回答一個問題：這是什麼、為什麼重要、它該放在哪裡？
真正的記憶功夫不是連結——是分類。
Obsidian 社群自己也默默承認了這點。Graph view 被很多用戶形容為「漂亮但沒用」——筆記超過大約 50 則，全域圖譜就變成一團看不懂的毛線球。離開的最常見原因是維護系統吃掉了他們應該拿來思考的時間。有人裝了 50-60 個外掛，結果一個都沒用到。有人把它形容成只進不出的檔案庫——東西進去就再也出不來了。人們因為圖譜而來，因為維護成本大於回報而離開。
認知科學也支持這點。一項涵蓋 86 個研究的生成效應後設分析發現，主動產出資訊比被動閱讀的記憶留存率高出約 0.40 個標準差。2023 年 Frontiers in Psychology 的一項 EEG 研究顯示，手寫比打字激活了多得多的 theta/alpha 腦波連結——因為打字傾向於逐字抄寫（淺層處理），手寫則強迫你重組語言。
關鍵機制：刻意的分類才是把資訊從工作記憶移到長期記憶的動作。 自動連結直接跳過了這個步驟。
老實說：我不確定這是真正的認知洞察，還是我在合理化自己為什麼用不住 Obsidian。也許都是。但在高頻切換脈絡的工作做了那麼多年之後，有一件事我可以確認——我記得最清楚的資訊，是那些我在分類時掙扎過的。掙扎本身就是編碼。
這也是為什麼我寫這個部落格。
寫作可能是最好的記憶系統。每次修改草稿，我都會花出乎意料多的時間重新驗證資訊是不是真的正確——那個數字真的是我以為的那樣嗎？因果關係搞對了嗎，還是我記錯了？那個整理和查核的過程，是你唯一能真正確認自己是真的懂了、還是只是以為自己懂了的時刻。
而且老實說，大多數時候你不需要深入理解所有事情。你需要的是記住你研究的方向——為什麼你在乎這件事、你從什麼角度切入、你得到了什麼初步結論。這樣當你需要回頭看時，你不是從零開始，而是從一個有方位感的地方開始。
分類是記憶。寫作是驗證。而記住方向，比記住細節更有用。