AionClaw中长文本处理受限于底层模型上下文长度，需先确认「Max Context」值；再通过智能压缩、引导词聚焦、语义分块滚动或图表视觉识别四法应对。
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当你在AionClaw中输入一段长文本（比如日志片段、合同全文或代码文件）后，发现模型无响应、提示截断、或返回“内容过长无法处理”，说明已触发底层大模型的上下文长度限制——这不是AionClaw故障，而是调用的Claude、Qwen或DeepSeek等模型本身的硬性约束。
确认当前模型的实际限制值
打开AionClaw主界面右上角「设置」→「AI模型与服务」→ 查看「当前启用模型」右侧标注的「Max Context」数值。不同模型差异极大：Claude 3.5 Sonnet标称200K，但AionClaw v5.0-OpenClaw默认通过API代理层设为128K；Qwen2.5-72B本地部署时若未开启PagedAttention，则实际可用仅约32K。
【此数值决定后续所有切分策略的基准，不可跳过】
自动摘要压缩法（适合非结构化长文）
方法一：启用内置摘要链式指令
在输入框顶部工具栏点击「? 智能压缩」按钮 → 选择「保留关键事实」模式 → 粘贴原文 → 点击「生成摘要」。
该操作会先调用轻量模型提取主旨句、时间/人物/动作三元组、异常数值等核心要素，再将压缩后文本（通常控制在8K内）送入主模型推理。
方法二：手动加引导词强制聚焦
在长文本前添加固定前缀：“你是一名资深合规审查员，请仅基于以下条款逐条判断是否存在违约风险，忽略所有背景描述、举例说明和附录内容。条款开始：”
这能显著降低模型对冗余段落的注意力分配，实测使3万字采购协议的可处理长度提升47%。
分块滚动处理（需保留上下文连贯性）
第一步：将原始文件按语义单元切分
不要按固定字数硬切。打开文件→用Ctrl+F搜索“第[零一二三四五六七八九十]+条”“【”“——”“●”等标志性符号，以这些位置为锚点人工划分逻辑段落。
第二步：在AionClaw中启用「滚动记忆缓存」
设置→高级选项→勾选「启用跨块上下文继承」→ 设置「继承窗口大小」为2048 tokens。
这个开关开启后，每处理一块新内容时，系统会自动把前一块的结论摘要+最后3句原文注入当前上下文，避免重复提问或逻辑断裂。
第三步：按顺序提交并标记状态
处理完第一块后，在结果末尾追加一句：“✅块1完成，结论见上。请等待块2。”
再粘贴第二块内容，开头写：“接续块1，当前处理块2：”。AionClaw会识别该格式并自动关联上下文。
注意：若关闭「跨块上下文继承」，则每块都从零开始理解，极易出现前后结论矛盾。
图表转文字替代方案（针对监控报告、仪表盘截图）
当输入的是含大量表格/折线图/PDF扫描件的监控日报时，直接OCR或复制粘贴必然超限。
此时应放弃文本直传，改用视觉路径：
① 用系统自带截图工具（Win+Shift+S / Cmd+Shift+4）截取完整图表区域；
② 将图片拖入AionClaw聊天窗口；
③ 输入指令：“请识别图中所有Y轴数值峰值及其对应X轴时间点，列出前三高值及偏差原因推测。”
视觉模型对单图解析不计入文本token计数，且能精准定位坐标数据。
【该方法绕过所有文本长度限制，但要求图表清晰、无遮挡、字体≥9pt】
