OpenClaw处理大型项目时触发“100% context used”是因代码文件注入、多轮反馈与工具结果挤占token预算，五种优化策略为：一、启用智能项目图谱加载；二、配置分级上下文裁剪；三、使用.clawignore精准排除；四、拆分任务并建立接续文件；五、切换至大上下文专用模型通道。
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当OpenClaw在处理大型代码项目时频繁触发“100% context used”提示，导致对话中断、工具调用失败或模型拒绝响应，说明其代码上下文窗口已饱和。这并非模型能力不足，而是代码文件注入、多轮重构反馈与工具返回结果共同挤占了有限的token预算。以下是五种经实测验证的代码上下文优化策略：
一、启用智能项目图谱加载
OpenClaw 3.8+版本引入project graph机制，可基于代码依赖关系与当前任务目标动态识别关键文件，避免全量加载整个仓库。该功能绕过传统扁平式文件扫描，显著降低初始上下文开销。
1、确保项目根目录存在有效的pyproject.toml、package.json或Cargo.toml等元数据文件。
2、在OpenClaw会话中执行/graph enable命令激活图谱引擎。
3、运行/ls --related-to src/main.py验证是否仅列出被main.py直接引用的模块。
4、后续所有/read或/edit指令将默认遵循图谱路径，未命中依赖链的文件不会自动载入上下文。
二、配置分级上下文裁剪策略
OpenClaw支持在Gateway层设置多级裁剪规则，针对代码类内容实施语义感知截断——保留函数签名、类型注解与关键逻辑块，剔除空白行、冗余注释及测试用例片段，实现有损但高保真的压缩。
1、编辑openclaw.json，在agents.default节点下添加contextPruning配置段。
2、为"language": "python"设置"maxLinesPerFile": 300与"skipTestFiles": true。
3、启用"preserveSignatures": true确保所有def和class声明完整保留。
4、重启OpenClaw Agent使裁剪策略生效，再次加载src/目录时将按规则过滤内容。
三、使用.clawignore实施精准排除
.clawignore文件作用于文件系统扫描阶段，在任何内容进入上下文前即完成过滤，是成本最低的预防手段。它支持通配符与负向匹配，可精确屏蔽构建产物、第三方依赖及临时调试文件。
1、在项目根目录新建文本文件，命名为.clawignore。
2、写入**/__pycache__/**排除所有Python缓存目录。
3、添加!src/utils/debug_tools.py显式保留调试工具（负向匹配）。
4、追加dist/**、node_modules/**、target/**覆盖主流构建输出路径。
5、保存后执行/reload project强制重新解析忽略规则。
四、拆分代码任务并建立接续文件
将单次长周期重构任务分解为原子化步骤，每步输出结构化中间产物（如AST变更摘要、接口契约文档），供后续会话通过/load指令显式载入，替代依赖滚动历史的低效方式。
1、首步执行/refactor --target api/v1/users.py --to restful生成变更报告。
2、将输出保存为REFAC_20260518_users_restful.md并提交至docs/changes/。
3、新开会话，输入/load docs/changes/REFAC_20260518_users_restful.md载入上下文锚点。
4、执行/verify --against spec/openapi.yaml启动第二阶段校验，此时上下文仅含报告与规范，无原始代码膨胀。
五、切换至大上下文专用模型通道
OpenClaw允许为特定代码任务绑定高容量模型实例，该通道独立于默认会话配置，专用于处理超长文件分析、跨模块影响评估等重载场景，避免污染日常开发上下文。
1、确认后端已部署支持200K token的claw-opus-pro模型实例。
2、在会话中输入/use-model claw-opus-pro切换当前通道。
3、执行/analyze --deep --file src/core/engine.py触发深度静态分析。
4、分析完成后，输入/use-model default切回常规模型以节省资源。
