Claude Code 源码深度解析：拆解上下文的组成与缓存Hi，大家好，欢迎来到维元码簿。本文属于《Claude

Hi，大家好，欢迎来到维元码簿。

本文属于 《Claude Code 源码 Deep Dive》 系列。如果你对整体模块地图感兴趣，可以先看Claude Code 源码架构概览：51万行代码的模块地图。

本文聚焦一件事：模型的上下文到底是什么，由什么组成，怎么组装出来的。

为什么这件事重要？因为 Agent 的每一次决策都只看得到上下文。模型不知道你的项目结构、不知道你刚才改了什么文件、不知道有哪些工具可以用——除非你在上下文里告诉它。上下文质量直接决定行为质量，上下文编排就是 Claude Code 工程体系里最精密的部分。

读完全文，你将能回答这几个问题：

模型是怎么“看到”你的对话的？你的项目信息呢？ 你的文字、项目结构、工具能力，是怎么混在一起送到模型眼前的？
Claude Code 专业沉稳的“人设”是谁写的？ 没有一个人定义了它，那它是怎么被塑造出来的？
你只打了一句话，模型实际收到了多少信息？ 工具描述、CLAUDE.md、系统提醒……这些内容是怎么和你的文字混在一起的？
同一个项目聊了50轮，每一轮的 API 费用都一样吗？ 系统在背后做了什么，让你感觉不到成本在翻倍？

我们会从一条真实的 API 调用出发，拆开请求参数，反推出上下文的三大板块，然后逐章深入每个板块的内部结构。至于上下文的优化——缓存、压缩、记忆——那些是后续文章的主题，本文只在必要的地方点到为止。

好，让我们开始。

本篇覆盖的源码范围

在看细节之前，先给一个全局地图。本篇涉及的源码分布和代码量：

模块	核心文件	代码行	职责
System Prompt 组装	`src/constants/prompts.ts`	~915 行	静态/动态区段组装、所有 section 定义
System Prompt 优先级	`src/utils/systemPrompt.ts`	~124 行	Override > Coordinator > Agent > Custom > Default
System Prompt Sections 缓存	`src/constants/systemPromptSections.ts`	~69 行	Memoized vs DANGEROUS_uncached 两种缓存策略
上下文获取	`src/context.ts`	~190 行	UserContext（CLAUDE.md + 日期）、SystemContext（Git 状态）
上下文拼装	`src/utils/queryContext.ts`	~180 行	fetchSystemPromptParts 并行获取三大片段
消息处理	`src/utils/messages.ts`	~5500 行	消息规范化、API 映射、Attachments 展开
API 请求构建	`src/services/api/claude.ts`	~3420 行	queryModel() 核心函数、paramsFromContext() 最终组装
缓存切分	`src/utils/api.ts`	~719 行	splitSysPromptPrefix()、缓存控制标记
工具 Schema 缓存	`src/utils/toolSchemaCache.ts`	~27 行	会话级 Schema 字节锁定

总计约 7000+ 行核心代码，横跨 9 个文件。本篇会逐层拆解这些代码做了什么。

从一条 API 调用出发——上下文全景图

我们这篇文章的定位是上下文工程——拆解模型每次调用时 Claude Code 到底组装了什么。那最自然的起点，就是找到那个组装的终点：实际发给 Anthropic API 的请求参数。

从 callModel 到 paramsFromContext

一切从 src/query.ts 第 659 行开始。当你输入一条消息后，Agent 循环最终会走到这里：

// src/query.ts L659
const result = await deps.callModel({
  messages: prependUserContext(messagesForQuery, userContext),
  systemPrompt: fullSystemPrompt,
  tools,
  ...options,
})

追踪链：deps.callModel → queryModel() → paramsFromContext()（src/services/api/claude.ts L1538-1729）。最终由 paramsFromContext() 返回发给 API 的完整参数，拆开看看：

// src/services/api/claude.ts L1699-1729（简化）
return {
  model: normalizeModelStringForAPI(options.model),  // 用哪个模型
  messages: addCacheBreakpoints(messagesForAPI, ...), // ← 模型上下文
  system,                                             // ← 模型上下文
  tools: allTools,                                    // ← 模型上下文
  tool_choice: options.toolChoice,                    // 限制工具选择
  betas: betasParams,                                 // 启用哪些实验功能
  metadata: getAPIMetadata(),                         // 计费/追踪元数据
  max_tokens: maxOutputTokens,                        // 最大输出长度
  thinking,                                           // 思维链配置
  temperature,                                        // 采样温度
  context_management: contextManagement,              // cache editing 指令
  output_config: outputConfig,                        // 输出格式/effort
  speed,                                              // 快模式开关
}

这么多字段，模型到底能看到什么？

模型的上下文输入：System Prompt、Messages、Tools

结论先行：模型能看到的上下文只有三个板块——System Prompt、Messages、Tools。

paramsFromContext() 返回的 JSON 中，真正变成 token 喂给模型的只有这三个字段：

字段	作用	预估占比
`system`	告诉模型"你是谁、怎么做事"的指令集	~30%
`messages`	对话历史：用户输入、模型回复、工具调用结果	~60%
`tools`	工具 Schema：告诉模型可以调用哪些工具	~10%

其余字段（model、max_tokens、thinking、betas 等）都是服务端配置，控制模型怎么回答而非看到什么，不进入 token 序列。

把三个板块合在一起，模型看到的上下文全景如下：

在这里插入图片描述

三个板块各是什么：

System Prompt（system，~30%）：模型的“身份设定与环境感知”，由 7 个静态模块 + 11+ 个动态模块组装成 string[]。静态区所有用户共享，可命中全局缓存；动态区因会话变化，以 DYNAMIC_BOUNDARY 为分界线。总入口 getSystemPrompt()，但可能被优先级链（Override > Coordinator > Agent > Custom > Default）替换。
Messages（messages，~60%）：模型的“对话与上下文记忆”，承载用户输入、工具结果、附件展开、隐藏注入等全部对话信息。内部维护 5 种类型，经 normalizeMessagesForAPI() 清洗后只留 user/assistant 两种。关键注入点：UserContext（CLAUDE.md+日期）注入 messages[0]、Attachments 展开为 UserMessage、tool_use/tool_result 精确配对。
Tools（tools，~10%）：30+ 内置工具 + MCP 外部工具的 JSON Schema。支持延迟加载（defer_loading），不常用工具只发精简描述。有 MCP 工具时 System Prompt 跳过全局缓存，避免不同用户的工具 Schema 冲突。

接下来四章分别深入拆解 System Prompt、Messages、Tools 和上下文缓存。

System Prompt——模型的“身份设定与环境感知”

全景图告诉我们 System Prompt 大约占模型上下文的 30%。但 30% 背后的工程量，远比数字显示的更精密。System Prompt 不是一段写死的文本，而是一个动态组装的指令集——根据用户类型、运行模式、工具配置、MCP 连接状态实时拼装。

这一章我们从源码出发，拆开 System Prompt 的每一个零件。

本章拆解约 1200 行核心代码：src/constants/prompts.ts（~915 行，7 静态 + 11+ 动态模块组装）、src/utils/systemPrompt.ts（~124 行，优先级链决策）、src/constants/systemPromptSections.ts（~69 行，Section 缓存框架），外加 src/utils/api.ts 中的缓存切分和上下文追加。

总入口是 getSystemPrompt()（src/constants/prompts.ts L444），返回 string[]——数组而非大字符串，目的是让后续缓存切分逻辑按元素粒度标记边界。标准模式下的组成结构如下：

在这里插入图片描述

如上图所示，中间的 SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY 把 prompt 分为静态区和动态区。静态区对所有用户完全相同，可用 scope: 'global' 跨组织缓存；动态区因会话而异，只能用 scope: 'org' 或逐 turn 重算。团队在设计 prompt 时就把缓存作为一等公民：每个新 section 都必须回答“放在边界之前还是之后？”。

静态区——7 个不变的模块

静态区的内容对所有用户完全相同——你可以和地球另一端的用户共享同一份 KV cache，只要字节一致。这 7 个模块构成了 Claude Code 的“人格基础”。

在这里插入图片描述

如上图所示，7 个模块按功能分层排列，从身份声明到输出效率逐层递进。其中 Doing Tasks 和 Actions 是最重要的两个模块——前者定义了模型“怎么写代码”，后者定义了模型“什么时候该慢下来”。

模块	核心原文	工程洞察
Intro / 身份声明	`You must NEVER generate or guess URLs`	“安全壳”设计——编程场景中模型编造 URL 可导致访问恶意网站。内部版有额外 `CYBER_RISK_INSTRUCTION`，外部构建时被 DCE 移除
System / 系统行为	`Your conversation is not limited by the context window`	告诉模型有自动压缩兆底，不会因“怕用完 token”而拒绝复杂任务。`<system-reminder>` 标签解释让模型区分系统注入和用户消息
Doing Tasks / 任务执行	`Don't speculate. Three lines of similar code are fine`	最长的静态模块。“不过度设计”贯穿始终：不 speculative 抽象、不提前加 error handling、不创建一次性 helper。先读后改：没读过的代码不要提修改建议
Actions / 行动准则	`Consider the reversibility and blast radius of actions`	如果只读一个模块就读这个。可逆操作自由执行，不可逆/影响他人（push、删分支）必须确认。授权范围必须与请求匹配——批准一次 push 不等于永久授权
Using Tools / 工具使用	`Prefer dedicated tools over Bash`	Bash 最不透明，用户难以审查。Read>cat、Edit>sed、Write>echo。支持并行调用——读 3 个文件并行比顺序快得多
Tone & Style / 语气	不用 emoji、代码引用用 `file:line`、issue 用 `owner/repo#123`	“不在工具调用前加冒号”解决了真实 UX 问题——工具调用可能不显示，加冒号会变成“让我读一下：”后面空白
Output Efficiency	`Go straight to the point. Don't be unnecessarily terse`	外部版偏向简洁，内部 ant 版偏向可理解。过度追求简洁反而增加整体成本——用户需要追问来理解回复

几个值得单独展开的点：

Doing Tasks 的“不过度设计”。这四条规则每条背后都有模型曾犯过的真实错误：加了一个没人要求的特性、为三行相似代码抽了个 helper、在系统边界外加了不必要的 validation。Claude Code 团队选择在 prompt 层面显式禁止这些行为，而不是靠模型“自觉”——这是 prompt 工程的务实态度。

Actions 的“可逆性分级”。Claude Code 对 AI 安全的理解不是限制能力，而是让 AI 在高风险场景下主动慢下来。本地可逆操作自由执行，不可逆操作必须确认——简单但极其有效。更有意思的是“授权范围匹配”：用户批准一次 git push 不等于在所有上下文都批准，这防止了模型把单次授权泛化为永久权限。

Output Efficiency 的“简洁 vs 可理解”博弈。原文 What's most important is the reader understanding your output without mental overhead or follow-ups, not how terse you are——这句话本身就是两个优化目标的平衡。外部版偏简洁，内部版偏可理解，因为内部用户更频繁使用，追问成本更高。

动态区——11+ 个条件模块与 Section 缓存框架

如果说静态区是“所有员工共享的基本守则”，那动态区就是“针对每个岗位的个性化指引”。动态区的每个模块在首次计算后被缓存，直到 /clear 或 /compact 才重置。

在这里插入图片描述

如上图所示，动态区模块按重要级 P0→P3 排列。P0 的三个模块（session_guidance、memory、mcp_instructions）几乎每次会话都会激活；P3 的模块只在特定条件下生效。每个模块都通过 Section 缓存框架包装：

先看缓存框架。动态区的每个模块都用 systemPromptSection() 或 DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection() 包装，这两个函数来自 src/constants/systemPromptSections.ts（仅 69 行）：

// src/constants/systemPromptSections.ts
// 创建一个带缓存的 section —— 计算一次，缓存到 /clear 或 /compact
export function systemPromptSection(name: string, compute: ComputeFn): SystemPromptSection {
  return { name, compute, cacheBreak: false }
}

// 创建一个不缓存的 section —— 每 turn 重算，会破坏 prompt cache
export function DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection(
  name: string, compute: ComputeFn, _reason: string
): SystemPromptSection {
  return { name, compute, cacheBreak: true }
}

解析时（resolveSystemPromptSections()），逻辑很简单：

// L43-58（简化）
export async function resolveSystemPromptSections(sections) {
  const cache = getSystemPromptSectionCache()
  return Promise.all(sections.map(async s => {
    if (!s.cacheBreak && cache.has(s.name)) {
      return cache.get(s.name) ?? null  // 命中缓存，直接返回
    }
    const value = await s.compute()     // 未命中，调用 compute()
    setSystemPromptSectionCacheEntry(s.name, value)
    return value
  }))
}

方法	缓存策略	何时重算	对缓存的影响
`systemPromptSection()`	计算一次，缓存到 `/clear` 或 `/compact`	会话重置时	不影响缓存
`DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection()`	每 turn 重算	每次 API 调用前	可能破坏 prompt cache

有了缓存框架的认知，现在逐个看动态区的模块：

模块	重要级	缓存类型	核心职责	关联模块
session_guidance	P0	memoized	基于工具集生成使用策略（Agent / Explore / Skill / Verification）	工具与扩展系统
memory	P0	memoized	加载 `~/.claude/memory/*.md`，跨会话持久知识	上下文系统 > 会话记忆管理
mcp_instructions	P0	DANGEROUS_uncached	MCP Server 使用说明	工具与扩展系统 > MCP 协议实现
env_info_simple	P1	memoized	环境信息（CWD / 平台 / Shell / 模型名 / 知识截止日期）	无
output_style	P1	memoized	自定义输出风格	无
frc	P1	memoized	告知模型旧工具结果可能被清除	上下文系统 > 上下文压缩
summarize_tool_results	P1	memoized	提醒模型处理工具结果时记录重要信息	上下文系统 > 上下文压缩
language	P2	memoized	用户语言偏好	无
scratchpad	P2	memoized	per-session 临时文件目录指引	无
token_budget	P2	memoized	用户指定 token 目标时激活	无
ant_model_override	P2	memoized	内部 ant 用户额外指令覆盖	无
numeric_length_anchors	P3	memoized	ant-only，数字化长度锚点（~1.2% 输出 token 减少）	无
brief	P3	memoized	自主代理模式行为指引（Kairos / Proactive）	无

缓存策略的演进：从“破坏缓存”到“保护缓存”

动态区模块的缓存策略并非一成不变——核心思路只有一个：尽量不重算，万不得已才重算。

session_guidance 是动态区最复杂的模块。内容取决于“这个会话有哪些工具可用”——AgentTool 使用策略（fork vs subagent）、Explore agent 调用时机、Skill 调用指南、Verification agent 协议。因为涉及具体工具列表，不能放静态区，但 memoized 后会话内只算一次。
mcp_instructions 是目前唯一使用 DANGEROUS_uncached 的模块——MCP Server 可能随时连接/断开，必须每 turn 重算。但启用 mcp_instructions_delta 后，这个 section 返回 null，改用附件方式注入增量。MCP 状态稳定时不注入任何内容，缓存完全命中。这是从“破坏缓存”到“保护缓存”的典型演进。

在这里插入图片描述

上图展示了 systemPromptSection() 和 DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection() 两条路径的区别：前者通过 session 级闭包缓存结果，整个会话只计算一次；后者每 turn 都重新调用工厂函数。绝大多数模块走缓存路径，只有 MCP 指令等少数场景走 uncached 路径。

token_budget 曾是 DANGEROUS_uncached（每次 budget 翻转触发重算），后来改为 memoized——因为措辞用了条件句 "When the user specifies..."，没有 budget 激活时就是 no-op。这一改节省了约 20K tokens/次的缓存断裂。
numeric_length_anchors 只对 ant 用户启用，内部 A/B 测试发现数字化锚点（"保持 25 字以内"）比定性描述（"保持简洁"）减少约 1.2% 的输出 token——小优化但跨用户累积效果可观。

上图的 Section 缓存框架是整个缓存策略的基石。下面讲到的优先级链和缓存切分，都建立在 memoized/uncached 的区分之上。

优先级链：System Prompt 的完整决策树

前面看到的 getSystemPrompt() 返回的是“默认”System Prompt。但实际运行中，它只是决策树的一个叶子节点。外层的 buildEffectiveSystemPrompt()（src/utils/systemPrompt.ts L41-123）决定了最终使用哪个 prompt：

分支	开启条件	行为	频率
Override	REPL loop 模式，由内部框架设置	直接返回 `overrideSystemPrompt`，跳过所有默认逻辑	极低，内部测试用
Coordinator	Feature gate `COORDINATOR_MODE` + 环境变量	用协调者 prompt 替换默认，用于多 Agent 编排	极低，实验功能
Agent + Proactive	配置了 Agent prompt + 自主代理模式激活	Default 追加 Agent prompt，保留基础行为指引	低，Kairos/Proactive 用户
Agent / Custom	配置了 Agent prompt 或 Custom prompt	Agent/Custom 替换 Default，完全接管	低，自定义 Agent 用户
Default（标准模式）	以上条件均不满足	使用 `getSystemPrompt()` 的 7+11 模块	绝大多数用户

Default 分支内部还有两条罕见路径：极简模式（CLAUDE_CODE_SIMPLE 环境变量，只返回一行身份声明）和自主代理精简模式（Proactive / Kairos，跳过静态区组装精简指令集）——绝大多数用户不会遇到。

源码逻辑（简化）：

// src/utils/systemPrompt.ts L41-123
export function buildEffectiveSystemPrompt({...}): SystemPrompt {
  // 0. Override —— 最高优先级，直接返回
  if (overrideSystemPrompt) {
    return asSystemPrompt([overrideSystemPrompt])
  }
  // 1. Coordinator —— 协调者模式替换默认 prompt
  if (feature('COORDINATOR_MODE') && isEnvTruthy(process.env.CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE)) {
    return asSystemPrompt([getCoordinatorSystemPrompt(), ...append])
  }
  // 2. Agent + Proactive —— Agent 追加到 Default 之后
  if (agentSystemPrompt && isProactiveActive()) {
    return asSystemPrompt([...defaultSystemPrompt, agentSystemPrompt, ...append])
  }
  // 3. Agent / Custom / Default —— 三选一
  return asSystemPrompt([
    ...(agentSystemPrompt ? [agentSystemPrompt]     // Agent 替换 Default
      : customSystemPrompt ? [customSystemPrompt]   // Custom 替换 Default
      : defaultSystemPrompt),                        // 使用 Default
    ...append])
}

两个关键设计点：

Proactive 是追加，标准 Agent 是替换：Proactive 模式下 Agent prompt 追加到 Default 之后，因为自主代理仍需要基础行为指引，只是叠加领域特定指令。标准模式下 Agent 完全接管，用自己的指令体系替代默认的。源码注释：The proactive default prompt is already lean...and agents add domain-specific behavior on top — same pattern as teammates.
appendSystemPrompt 总是追加（Override 除外），确保额外内容不遗漏。

缓存边界：SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY

回到 getSystemPrompt() 的返回结构：

return [
  // --- 静态区（scope: global） ---
  getSimpleIntroSection(outputStyleConfig),
  getSimpleSystemSection(),
  getSimpleDoingTasksSection(),
  getActionsSection(),
  getUsingYourToolsSection(enabledTools),
  getSimpleToneAndStyleSection(),
  getOutputEfficiencySection(),
  // === 边界标记 ===
  ...(shouldUseGlobalCacheScope() ? [SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY] : []),
  // --- 动态区（scope: org） ---
  ...resolvedDynamicSections,
].filter(s => s !== null)

SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY 是一个特殊字符串 '__SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY__'。它不在模型的"人格指令"中——模型看到的是一个被替换后的分隔。它的真正作用是在 splitSysPromptPrefix()（src/utils/api.ts L321-435）中作为缓存切分锚点：

splitSysPromptPrefix() 扫描 string[]，找到边界标记的位置
边界标记之前的所有元素合并为一个 TextBlock，标记 cache_control: { type: 'ephemeral' }，scope 为 global
边界标记之后的所有元素合并为另一个 TextBlock，scope 为 org
两个 TextBlock 分开发送，API 的 KV cache 就能按不同 scope 缓存

这意味着：静态区可以被全球所有用户共享同一份 KV cache（因为内容完全相同），而动态区只按组织缓存（因为内容因用户/会话而异）。

还有一个条件：shouldUseGlobalCacheScope() 返回 false 时，边界标记不会被插入，所有内容使用同一个 scope。这通常在调试模式下使用。

关联模块：缓存切分的完整实现——splitSysPromptPrefix() 的三种场景、addCacheBreakpoints() 的 Messages 缓存断点标记——详见第四章。

SystemContext：追加在 System Prompt 尾部

System Prompt 的主体是模块化组装的指令集，但还有一类信息不适合放在指令里——环境状态。当前 Git 分支、是否有未提交变更、工作目录结构……这些信息每轮都可能变化，但对模型来说更像是“身份背景”而非“对话内容”。

在这里插入图片描述

如上图所示，SystemContext 作为环境状态追加在 System Prompt 尾部，与 UserContext（项目知识注入到 Messages）形成互补。两者的设计分工是：SystemContext 回答“你当前在哪”，UserContext 回答“这个项目是什么”。

Claude Code 的做法是把这类信息作为 SystemContext 追加在 System Prompt 尾部（src/utils/api.ts 的 appendSystemContext()），格式是简单的键值对。放 System Prompt 而非 Messages，是因为它的语义是“你当前所处的环境”，不是用户说的话。

与之对应的是 UserContext，它注入到 Messages[0] 的位置，包裹在 <system-reminder> 标签中。两者都叫“Context”，但设计意图完全不同：SystemContext 是环境状态（身份层面），UserContext 是项目知识（对话层面，包含 CLAUDE.md + 日期等）——详见Message 章节。

本章小结

System Prompt 看起来只是一段文本，但背后的工程体系非常精密：

三条路径：极简 / 自主代理 / 标准，根据运行模式动态选择
静态区 7 模块：对所有用户相同，共享 global KV cache
动态区 11+ 模块：通过 Section 缓存框架管理，memoized 或 DANGEROUS_uncached
优先级链：Override > Coordinator > Agent(proactive追加) > Custom > Default
边界标记：静态区和动态区的缓存切分锚点
SystemContext：追加在 System Prompt 尾部的环境状态信息

下一章我们进入 Messages——承载对话与隐藏注入的“消息管道”。

Message——承载对话与隐藏注入的“消息管道”

System Prompt 设定了“你是谁”和“你在什么环境里”，Messages 承载“发生了什么”。Messages 是上下文中占比最大的板块（约 60%），也是变化最频繁的部分——每个 turn 都会追加新消息。但 Messages 里不只有用户的键盘输入，还有工具结果、附件展开、系统提醒等大量隐藏注入。

理解 Messages 的关键在于三个问题：

为什么内部用 5 种类型，API 只认 2 种？ Claude Code 内部需要区分用户输入、工具结果、附件、系统标记、进度展示——但 Anthropic API 只接受 user 和 assistant 两种 role。中间需要一个清洗管道做 5→2 的映射。
为什么每条消息内部还有更小的单元？ 每条消息的 content 不是一段文本，而是一个 Content Part 数组——文本、图片、工具调用、工具结果、思维链，每个都是独立的 Part。tool_use 和 tool_result 通过 tool_use_id 精确配对，这是 Agent 循环的驱动机制：模型发出 tool_use → 系统执行工具 → 返回 tool_result → 模型继续推理，直到 end_turn。
除了用户主动输入，还有哪些信息悄悄注入了 Messages？ 有两个隐藏注入点：UserContext（CLAUDE.md + 日期，注入到 messages[0]）和 Attachments（40+ 种系统自动收集的补充信息，如 IDE 选中的代码、Hook 结果、压缩恢复数据，每 turn 以“信封”形式转为 UserMessage 注入）。它们不来自用户的键盘，但模型每次调用都能看到。

所以这一章的结构是：先看内部 5 种类型和它们的映射关系，再看 Content Part 和清洗管道如何把内部结构转为 API 格式，最后看 UserContext 和 Attachments 这两个隐藏注入点。

内部 5 种类型 vs API 2 种类型

在这里插入图片描述

如上图所示，Claude Code 内部维护 5 种消息类型，经过清洗管道后只保留 API 认识的 2 种。其中 UserMessage 和 AssistantMessage 直接映射，AttachmentMessage 中转后映射，SystemMessage 和 ProgressMessage 在管道中被过滤。

内部类型	API 映射	是否持久化	核心职责
UserMessage	`role: 'user'`	是	最忙的类型——用户输入、工具结果、附件、系统提醒
AssistantMessage	`role: 'assistant'`	是	模型回复——唯一由模型“创造”的类型
AttachmentMessage	先转为 UserMessage → 再映射	是	上下文补充信封——不直接发 API
SystemMessage	不发给 API	是	内部状态标记（压缩边界、系统通知）
ProgressMessage	不发给 API	否	工具执行进度——仅 UI 展示

UserMessage 是“最忙”的类型，它承载的信息远不止用户的键盘输入：

工具执行结果——每个 tool_result Content Part 都以 UserMessage 形式存在
附件转换后的内容——AttachmentMessage 展开后注入为 UserMessage
系统提醒——包裹在 <system-reminder> 标签中，通过 isMeta 标记对用户隐藏但模型可见
压缩摘要——上下文压缩后的关键信息以 UserMessage 形式恢复到对话中

isMeta 标记是这里的关键设计：它让系统可以向模型传递额外信息（如 CLAUDE.md 内容、Git 状态），而不干扰用户的终端阅读体验——用户不会在终端里看到这些“隐藏消息”。

AssistantMessage 是 Agent 循环的“发动机”。每次模型返回 stop_reason: 'tool_use'，系统就执行对应工具、把结果作为 UserMessage 追加、再调用模型——这个循环持续到 end_turn 或达到停止条件。AssistantMessage 的 content 数组中可能包含多个 tool_use Part（模型在一个回复中并行调用多个工具），每个都会触发独立的工具执行。

AttachmentMessage 是中转类型——它通过 attachmentToMessages() 转为 UserMessage 后注入对话，模型永远不会直接看到 AttachmentMessage。40+ 种子类型的展开策略在Attachments 章节展开。

Content Parts 与清洗管道

上面讲了消息的“类型”层面（5→2 映射），现在看消息的“内容”层面——每条消息的 content 是一个 Content Part 数组，每个 Part 是 API 层面最小的信息单元：

在这里插入图片描述

如上图所示，Content Part 分为双向（text）、User→API（image/document/tool_result）、Assistant→API（tool_use/thinking）三个方向。其中 tool_use 和 tool_result 的配对是 Agent 循环的核心驱动机制。

类型	方向	说明
`text`	双向	文本内容，最基础的类型
`image` / `document`	User → API	图片和 PDF，base64 编码
`tool_use`	Assistant → API	模型决策调用工具，包含 `id`、`name`、`input`
`tool_result`	User → API	工具执行结果，通过 `tool_use_id` 与 `tool_use` 配对
`thinking` / `redacted_thinking`	Assistant → API	Extended Thinking 的思维链
`tool_reference`	User → API	延迟工具发现——按需加载 MCP 工具

tool_use 和 tool_result 的配对是 Agent 循环的核心机制——配对通过 tool_use_id 保证，如果压缩导致配对断开，ensureToolResultPairing() 会自动修复。

这些内部结构（5 种消息类型 × 多种 Content Part）最终都要通过 normalizeMessagesForAPI() 清洗为 API 能理解的格式。这个约 380 行的管道（src/utils/messages.ts L1989-2370）处理以下步骤：

过滤：移除 SystemMessage 和 ProgressMessage——它们对 API 没有意义
展开：AttachmentMessage 通过 attachmentToMessages() 转为 UserMessage
配对修复：ensureToolResultPairing() 确保每个 tool_use 后面都有 tool_result
字段清理：移除 tool_reference（延迟加载模式）、advisor 相关字段等内部标记
不完整消息处理：如果最后一条 AssistantMessage 的 stop_reason 是 null（模型还没回复完），这条消息不能发给 API
缓存断点标记：addCacheBreakpoints() 在每条消息的最后一个 Content Block 上附加 cache_control

理解这个管道的意义在于：当你遇到“模型为什么看不到某个信息”或“为什么某个工具结果没传给模型”时，可以逐层排查——是过滤了？是配对修复了？还是缓存断点标记有问题？缓存断点标记的完整实现在缓存章节展开。

UserContext：注入到 messages[0] 的隐藏信息

除了用户主动输入的消息，还有一类“隐藏”的 UserMessage——UserContext。prependUserContext()（src/utils/api.ts L449-474）在消息数组最前面注入一条包裹在 <system-reminder> 中的 UserMessage：

// src/utils/api.ts L449-474（简化）
export function prependUserContext(messages, context) {
  if (Object.entries(context).length === 0) return messages
  return [
    createUserMessage({
      content: `<system-reminder>
As you answer the user's questions, you can use the following context:
${Object.entries(context).map(([key, value]) => `# ${key}\n${value}`).join('\n')}

IMPORTANT: this context may or may not be relevant to your tasks.
You should not respond to this context unless it is highly relevant to your task.
</system-reminder>`,
      isMeta: true,  // 对用户隐藏，不显示在终端
    }),
    ...messages,
  ]
}

UserContext 包含两个关键信息：

claudeMd：CLAUDE.md 文件的内容——用户自定义的项目级指令。Claude Code 自动发现并加载所有 CLAUDE.md（当前目录及上级目录递归搜索）。模型在每个新会话中都能“看到”这些约定。

currentDate：当前日期，如 "Today's date is 2025-04-18."。模型需要知道“今天是哪天”来判断 Git 日志时效性、时间相关的 Bug 等。

注意那句精心设计的提示词：IMPORTANT: this context may or may not be relevant to your tasks. 它防止模型过度依赖 CLAUDE.md——用户问“今天天气怎么样”时，模型不应该引用 CLAUDE.md 里的 TypeScript 约定。

getUserContext() 使用 lodash.memoize 缓存，在 setSystemPromptInjection() 变更时清除。文件内容在会话期间不会变，读一次就够了。

关联模块：UserContext 注入到 Messages 板块（prependUserContext → messages[0]），与之对应的是 SystemContext 追加在 System Prompt 尾部——见第二章 2.6 节。

Attachments：补充信封的展开策略

Attachments 是 Claude Code 最独特的设计之一。它不是直接发给 API 的消息，而是一种“信封”——系统在每个 turn 自动收集各种补充信息，包装为 Attachment，然后通过 attachmentToMessages() 转换为 UserMessage 注入对话。

src/utils/attachments.ts（~4000 行）定义了 40+ 种 Attachment 子类型，分为 5 大类：

在这里插入图片描述

大类	典型子类型	触发时机
用户输入触发	`file`（@-mention）、`selected_lines_in_ide`、`mcp_resource`	用户操作时
线程级	`relevant_memories`、`date_change`、`diagnostics`	每 turn 自动收集
Hook 相关	`async_hook_response`、`hook_blocking_error`	Hook 回调时
压缩恢复	`compact_file_reference`、`plan_file_reference`、`task_status`	压缩后自动恢复
系统/状态	`token_usage`、`deferred_tools_delta`、`mcp_instructions_delta`	状态变化时

Attachments 的生命周期：

在这里插入图片描述

如上图所示，附件从收集到最终发送给 API 经过 5 个阶段。每个阶段都有明确的职责边界——收集器只负责收集，转换器只负责转换，清洗管道只负责清洗。

为什么需要 Attachment 机制而不直接放 System Prompt？

答案在于"变化频率"。System Prompt 相对稳定（每会话只组装一次），但有一类信息是"系统自动收集、每 turn 可能变化"——比如 IDE 选中的代码、Hook 结果、deferred_tools_delta。这些信息变化频率太高，放在 System Prompt 里会破坏 prompt cache。作为附件注入到消息流中，可以保持 System Prompt 的稳定性。

这也解释了 mcp_instructions 的设计演进：原来是 DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection()（每 turn 重算，破坏缓存），改为 mcp_instructions_delta 附件后，只在 MCP Server 连接/断开时注入增量，System Prompt 保持稳定。同样的信息，用不同的传递方式，可以带来巨大的成本差异。

关联模块：压缩恢复类附件（compact_file_reference、task_status 等）在 Full Compact 后自动注入——这是压缩系统保证模型不“失忆”的关键，详见后续压缩专题文章。

本章小结

Messages 看起来只是“用户说一句、模型回一句”的简单结构，但内部的工程体系远比表面复杂：

在这里插入图片描述

如上图所示，从消息源（用户输入、附件、系统信息）到最终发送给 API 的消息，经过了类型映射、Content Part 组装、清洗管道三个阶段。整个过程中有两个关键设计：变化隔离（附件注入 Messages 而非 System Prompt）和隐藏注入（UserContext 和系统提醒通过 isMeta 对用户隐藏）。

下一章我们进入上下文缓存——这些精心编排的内容如何避免重复计算。

Tools——模型能使用的“工具箱”

前两章拆解了 System Prompt 和 Messages——模型知道了自己是谁、对话发生了什么。但一个只会“说话”的模型什么都做不了：它不能读文件、不能执行命令、不能搜索代码。Tools 就是模型的手和脚，告诉模型“你能做什么”。

Claude API 的每次请求有三个顶层参数：system、messages、tools。Tools 以 JSON Schema 数组的形式传入，每个工具是一个对象，包含名称、描述、参数定义。模型看到 Tools 后，就可以在回复中声明“我要调用某个工具”，客户端执行后将结果返回给模型。

模型实际拿到的单个工具大概长这样：

{
  "name": "Read",
  "description": "Reads a file from the local filesystem...",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "file_path": { "type": "string", "description": "The path to read" }
    },
    "required": ["file_path"]
  }
}

Claude Code 有 30+ 个这样的内置工具（Read、Edit、Write、Bash、Glob、Grep 等），加上用户通过 MCP 协议接入的外部工具。全量发送可能占用数千 tokens。

在这里插入图片描述

如上图所示，内置工具按职责分为几大类：文件操作（Read/Edit/Write）、搜索（Glob/Grep）、执行（Bash）、信息获取（WebFetch/WebSearch）等。Tools 占上下文约 10%，但背后的编排逻辑涉及三个层面：工具从哪来、怎么精简、如何保持稳定。

工具来源与组装链路

Claude Code 的工具池由两部分组成：内置工具（30+ 个，如 Read、Edit、Write、Bash、Glob、Grep）和 MCP 外部工具（用户配置的 MCP Server 提供的工具）。组装过程：

getTools() 获取内置工具，根据运行模式（标准/REPL）和权限规则过滤
assembleToolPool() 合并内置工具 + MCP 工具，按名称去重（内置优先），按字母排序
toolToAPISchema() 将每个 Tool 对象转为 API 格式的 JSON Schema

排序不是随意的——内置工具排前面、MCP 工具排后面，这个顺序保证了 prompt cache 的稳定性。如果 MCP 工具穿插在内置工具之间，每次 MCP 连接变化都会导致缓存失效。

在这里插入图片描述

上图展示了从工具池到最终 API 请求的完整链路：内置工具和 MCP 工具分别经过权限过滤后，在 assembleToolPool() 中合并去重，再通过 toolToAPISchema() 转为 JSON Schema。

延迟加载：ToolSearch

工具数量多时（特别是有大量 MCP 工具时），全量传 Schema 会占用大量 token。Claude Code 引入了延迟加载机制：

非延迟工具（内置工具）：每次调用都发送完整 Schema
延迟工具（MCP 工具默认延迟）：只发工具名和一行摘要，不展开完整 Schema
ToolSearchTool：一个特殊的内置工具，模型可以用它按需“搜索并加载”延迟工具

具体流程是这样的：假设用户配置了 Slack MCP，模型第一次调用时看不到 slack_send_message 的完整 Schema，只看到一个名字。当用户说“给我发一条 Slack 消息”时，模型意识到需要 Slack 工具，于是调用 ToolSearch（query: slack），系统返回 slack_send_message 的完整 Schema。从下一轮开始，这个工具就自动包含在完整工具列表中了。

这个设计有一个精妙的缓存考量：延迟工具标记了 defer_loading，API 服务端在计算 prompt cache 时会忽略这些工具的 token——这意味着工具的增减不会影响 System Prompt 的缓存命中。

在这里插入图片描述

上图对比了延迟加载开启前后的差异：开启后，MCP 工具只占极少的 token（一个名字+一行摘要），而内置工具照常发送完整 Schema。

Schema 缓存

toolToAPISchema() 内部使用会话级缓存（toolSchemaCache，仅 27 行）。工具的 description 生成涉及 GrowthBook feature flag 检查（如 tengu_tool_pear、tengu_fgts），这些 flag 可能会话中途变化。如果每次重新序列化，Schema 的微妙变化会导致缓存失效。通过缓存，整个会话内工具 Schema 保持稳定。

本章小结

Tools 是上下文编排中“最安静”的一块——模型通常不会注意到它的存在，但它决定了模型能力的边界。工具组装的关键设计点：

来源合并：内置 + MCP，按名称去重，按字母排序保证缓存稳定
延迟加载：MCP 工具默认只报名不展开，通过 ToolSearch 按需加载
Schema 缓存：会话级锁定，防止 feature flag 变化破坏缓存
全局缓存影响：有 MCP 工具时 System Prompt 跳过全局缓存（已在全景图章节提及）

工具的执行、调度、权限管理的完整拆解将在下一篇“工具与扩展系统”中展开。

上下文缓存——让每次调用更省钱

前三章讲了“组装什么”，这一章讲“怎么省着用”。

Prompt Caching 是 Anthropic API 提供的 KV cache 机制：如果连续请求的 prompt 前缀相同，可以跳过前缀的处理，直接从缓存读取。Claude Code 的一个典型 System Prompt 约 10K-15K tokens，一次对话可能有 50-100 个 turn。没有缓存时，每个 turn 都重新处理整个 System Prompt，总成本是 15K × 100 = 150 万 tokens。有了缓存，只有第一个 turn 处理完整 System Prompt，后续 turn 只处理变化部分，成本降到原来的 10-20%。

但缓存不是客户端单方面能完成的——它是一个两端协作的工程：客户端负责“在哪里标记缓存断点”，服务端负责“在哪里执行 KV cache 读写”。Claude Code 几乎每一个设计决策都考虑了缓存效率。

这一章拆解三层缓存标记（System Prompt / Messages / Tools）和四大稳定性保障，最后看一个精妙的案例——cache_edits 如何在不修改消息的前提下删除旧工具结果。

缓存解决什么问题？

模型处理 prompt 的方式是：将文本转为 token 序列，每个 token 映射为一个向量，然后逐层计算。如果 prompt 有 10K tokens，每层都要计算 10K 个向量的 attention——这是 O(n²) 复杂度的操作。

KV cache 的核心思想：如果连续请求的 prompt 前缀完全相同，服务端可以缓存前缀的 KV 向量，下次请求直接复用，跳过前缀的处理。缓存命中时，前缀部分不需要重新计算，只需要处理新增的部分。

但有一个关键约束：缓存是“前缀匹配”——一旦前缀发生变化（哪怕一个字符），从变化点开始的所有缓存全部失效。这就是为什么 Claude Code 花了那么多精力来保持前缀稳定。

在这里插入图片描述

上图展示了 KV cache 的工作原理：前缀相同时（绿色部分）直接复用缓存的 KV 向量，只计算新增部分（橙色部分）。一旦前缀变化（红色部分），从变化点开始的缓存全部失效，需要重新计算。

客户端标记 + 服务端执行：协作模型

Claude Code 的缓存策略是两端协作：

**客户端（Claude Code）**的职责：

决定在哪里放置 cache_control 断点
保持 prompt 前缀稳定，避免不必要的变更
通过 Section Memoization、Schema Cache、Beta Header 锁存等机制保证字节一致性

**服务端（Anthropic API）**的职责：

接收带 cache_control 标记的请求
在标记位置建立 KV cache
后续请求检查前缀匹配，命中则复用缓存

客户端的标记策略直接决定了缓存效率。让我拆解 Claude Code 的三层缓存标记。

System Prompt 缓存：global / org / ephemeral

System Prompt 的缓存切分由 splitSysPromptPrefix()（src/utils/api.ts）处理。它的设计目标很明确：尽可能让静态区命中最高级别的缓存共享，同时避免不同用户的动态内容互相干扰。

在这里插入图片描述

上图展示了三种场景的缓存策略。核心设计思路可以用一句话概括：能共享就共享，不能共享就降级。

场景 1：有 MCP 工具时——全部降级为 org。 不同用户配置的 MCP 工具不同，工具 Schema 会影响 System Prompt 的内容。此时全局缓存不可用（因为用户 A 的缓存里可能有用户 B 看不到的工具），所有内容降级为组织级缓存。

场景 2：无 MCP 工具 + 有 boundary marker——静态区命中 global。 这是最优场景。7 个静态模块对所有用户完全相同，可以跨组织、跨用户共享缓存——你的请求可能复用另一个用户 10 分钟前计算的结果。动态区因会话而异，不做额外缓存。

场景 3：第三方 API 提供商——回退到 org。 Bedrock、Vertex 等平台可能不支持全局缓存，统一用组织级。

这三种场景体现了“缓存策略应该是条件性的，而不是一刀切的”工程原则。

Messages 缓存：每条消息标记一个断点

Messages 的缓存策略更简单：在每条消息上标记一个 ephemeral 断点。 这样当新消息追加时，之前的消息可以从缓存读取——每轮只处理新增的那一条。

听起来简单，但实际的工程挑战在于：消息可能连续出现相同 role（API 要求 user/assistant 交替）、单条消息可能过大（需要拆分以优化缓存粒度）、工具搜索结果需要在正确位置插入。这些都是为了让“每条消息加一个标记”这件简单的事在复杂场景下也能正确工作。

四大缓存稳定性保障

保持前缀稳定是缓存命中的前提。Claude Code 实现了四个机制来保障缓存稳定性：

保障机制	保护对象	核心思路	代码位置
Section Memoization	动态区模块	计算一次，缓存到 `/clear` 或 `/compact`	`systemPromptSections.ts`
Tool Schema Cache	工具 JSON Schema	会话级缓存序列化结果，即使 feature flag 中途变化也不影响	`toolSchemaCache.ts`（27 行）
Beta Header 锁存	API 请求头	首次发送后锁定，防止 TTL 等缓存策略中途切换	`getPromptCache1hAllowlist()`
MCP Instructions Delta	MCP 使用说明	从“每 turn 重算”改为“仅在连接/断开时注入增量”	附件方式

四个机制的核心逻辑一致：会话内一旦确定，不再变化。 每个机制背后都有真实的故障场景——Schema 微妙变化导致缓存失效、Beta header 中途切换导致行为不可预测、MCP 每轮重写浪费 500K tokens。这些不是理论上的风险，而是实际遇到并修复过的问题。

其中 MCP Instructions Delta 的收益最直观：假设 50 个 turn 的会话，只有 2 次 MCP 变化。如果用 DANGEROUS_uncached，50 次重写 × 10K tokens = 500K tokens 浪费；改为 delta 后，只有 2 次注入，成本接近零。

cache_edits：原地删除旧工具结果

这是缓存优化中最精妙的设计。

传统的“微压缩”是在本地删除旧工具结果，但这会修改消息数组，导致 prompt 前缀变化，缓存全部失效。省下的 token 还没补回来，缓存失效增加的成本就已经抵消了收益。

Cached Microcompact 用了一个完全不同的思路：不在本地修改消息，而是通过 API 的 Cache Editing 功能直接在服务端删除。

工作原理：

Microcompact 检测到旧 tool_result 超过 keepRecent 阈值
通过 pinCacheEdits() 记录需要删除的 tool_use_id
addCacheBreakpoints() 在构建请求时插入 cache_edits 指令
服务端收到请求后，在 KV cache 中原地删除对应的 tool_result

本地消息数组不变，System Prompt 不变，prompt 前缀完全一致——缓存完美命中。“删除”操作在服务端透明完成。

这就像告诉图书管理员“这些页的笔记不用给我看了”——书还是整整齐齐的，翻书速度不受影响。cache_edits 是压缩系统与缓存系统协同的关键接口，压缩的六道防线将在后续文章中展开。

缓存的代价与监控

缓存不是免费的。Claude Code 有时也会主动“放弃”缓存：调试时强制重算、服务端缓存过期后主动清理旧数据、Beta 策略切换时重建。系统还内置了缓存命中率监控——当异常下降时自动记录事件，方便排查“为什么这一轮突然变慢了”。

Compact Cache Reuse

缓存不仅服务于用户对话，还服务于系统内部的 Compact 操作。Compact 需要调用模型生成摘要，它复用主线程的 system prompt 和 tools，确保 prompt 前缀一致——你可以理解为 Compact 操作“借”了主线程的缓存身份，不用从零开始算。

本章小结

上下文缓存的核心是“两端协作”：客户端标记缓存断点，服务端执行 KV cache。三层缓存策略（global/org/ephemeral）+ 四大稳定性保障，确保绝大多数 turn 只处理增量。

当对话越来越长、token 接近上下文窗口限制时，缓存也救不了了——这时 Claude Code 会启动压缩策略。压缩是一个和缓存同等重要的命题，它有自己的六道防线和精妙设计，我们将在下一篇深入拆解。

总结：上下文编排的全景

回到开头提出的四个问题，现在逐一回答：

Q1：模型是怎么“看到”你的对话的？你的项目信息呢？

都不是直接“看到”的。模型对世界的全部认知，来自每次 API 请求里的三块文本：

板块	占比	承载的信息
System Prompt	~30%	项目规则和身份设定
Messages	~60%	对话历史 + 隐藏注入的项目上下文
Tools	~10%	可用能力的声明

你打的文字在 Messages 里，CLAUDE.md 的项目规则藏在 messages[0]，工具能力在 Tools 里——它们被分别塞进三个通道，到了模型那里合成一个完整的世界。

在这里插入图片描述

Q2：Claude Code 专业沉稳的“人设”是谁写的？

没有一个人、没有一个文件定义了它。18 个模块（7 静态 + 11+ 动态）按优先级链拼装：Override 可以覆盖、Coordinator 可以追加、Agent 可以替换。你在不同场景下看到的 Claude Code，其实是同一套骨架在不同模块组合下的不同面貌。

更微妙的是，Tools 也在塑造“人设”——模型知道自己有 Read 工具却没有 Send Email 工具时，行为模式自然不同。人格和能力是分开传递的（System Prompt vs Tools），但共同定义了模型的边界。

Q3：你只打了一句话，模型实际收到了多少信息？

远不止你的文字：

CLAUDE.md 的指令被注入到 messages[0]
今天的日期跟着一起塞进去
剪贴板图片、IDE 选中代码、错误诊断作为 Attachments 展开
消息经过 6 步清洗管道（过滤→展开→配对修复→字段清理→不完整消息→缓存断点），最终只留下 user/assistant 两种类型

你看到的是一句话，模型收到的是一封被层层塞过信件的“信封”。

Q4：同一个项目聊了 50 轮，每一轮的 API 费用都一样吗？

差别可能达 10 倍——但你感觉不到，因为系统在背后做了三层防线：

防线	策略	效果
缓存优先	静态区全局缓存 + 动态区 Section 缓存 + 消息级缓存	绝大多数 turn 只处理增量
cache_edits 兜底	服务端原地删除旧工具结果	省 token 不破坏缓存
压缩兆底	token 即将超限时压缩对话历史	最后手段，保证功能可用

让你永远不需要关心 token 在翻倍。

把这四个答案放在一起，整个上下文编排系统的设计可以归纳为三个核心原则：

原则一：分层缓存。从全局缓存（静态区 scope:global）到组织缓存（动态区 scope:org），再到消息级缓存（per-message cache_control），每一层都有明确的缓存策略和失效机制。

原则二：变化隔离。高变化频率的内容（Attachments）和低变化频率的内容（System Prompt）通过不同的通道传递——Attachments 注入 Messages，System Prompt 保持稳定。这避免了高频变化破坏低频内容的缓存。

原则三：缓存优先，压缩兆底。正常情况下通过缓存优化成本；token 即将超限时通过压缩保证功能可用性。cache_edits 是唯一完美解决“压缩与缓存冲突”的策略——本地消息不变，服务端透明删除。

这不是一段 prompt，而是一套系统工程。

系列导航

本文属于 《Claude Code 源码 Deep Dive》 系列，专注于上下文的组成与缓存。

引导篇：Claude Code 源码架构概览：51万行代码的模块地图

后续篇目预告：

工具与扩展系统：30+ 工具的注册、调度、权限管理和 MCP 协议的完整链路
记忆系统：CLAUDE.md 的加载机制、会话记忆管理、跨会话知识持久化
压缩机制：六道防线的完整拆解——从 cache_edits 到 Full Compact

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞收藏支持一下。如果你对 Claude Code 源码感兴趣，欢迎关注本系列后续更新。有任何想法或疑问，评论区见 👋