作为一个知名的 markdown 专家，撰写了超过 1000 篇的博客。在技术社区有各式的称号：知乎编程、程序员话题优秀答主、阿里云 MVP、CSDN 博客专家等
作为一个开到填不完的知名开源挖坑选手，我经常在 IDE、编译器和图形引擎相关的领域游荡。
作为一个不间断地绘画的设计学徒，我将数据可视化与信息技术相结合来展示数据，将 UI 与前端相结合来创建更好的用户体验，将设计引入技术来创建价值。
在上一篇文章《AI 友好架构：平台工程赋能 AI 自动编程》，我们提及了 DevOps 平台应该大量的预先生成项目、模板、上下文等信息。在这一篇文章中，
生成式人工智能（Generative AI），特别是大型语言模型（LLMs），在自动化和辅助代码生成任务方面展现出巨大潜力。然而，其固有的逐字符（token-by-token）生成机制，在处理大规模、复杂的代码库和文档时，若每次都需从头处理上下文，则面临效率低下的挑战。本报告旨在深入剖析这一问题，并重点探讨预上下文生成作为核心工程化手段，如何显著提升代码生成的效率和质量。我们将详细分析在生成过程中实时处理上下文的局限性，阐述通过预先生成和结构化必要上下文信息，并结合高效检索机制（如检索增强生成 RAG 及其高级形态），从而优化代码生成流程的解决方案。报告还将讨论上下文缓存、模型架构优化、知识蒸馏等补充技术如何与预上下文策略协同作用。此外，本报告将结合 DeepWiki、Context7 及 DeepWiki-Open 等案例，分析实际系统中预上下文生成与利用的架构考量与实现策略，最终为构建以预上下文为基础的高性能 AI 代码生成系统提出综合建议。核心观点认为，未来的发展方向在于从依赖即时上下文处理的生成模型，转向集成了智能化的上下文预生成、管理和高效检索能力的工程化、情境感知系统，从而实现显著的效率提升。
上下文感知一直是 AI 辅助编程的核心要素之一。在模型不再是瓶颈的 2025 年里，如何获得当前任务所需要的必要上下文信息，将是 AI 助手能否成功的关键。
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