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1. 长任务跑到一半就停：Claude Code 与 OpenCode 的上下文断点到底断在哪

你大概率遇到过这种场景：让 Claude Code 重构一个 800 行的订单模块，它先输出一份漂亮的计划，然后改到第三个文件时突然来一句“剩余部分建议你手动完成”；换成 OpenCode 跑同一个任务，中断位置几乎一样。很多人第一反应是模型不行，于是换模型、加预算、重写需求，结果中断照旧。我实测下来，问题基本不在模型，而在上下文管理——Agent 的“记忆”和“任务状态”没有被正确分层，跑到一定步数后它自己也不知道自己在哪一步。

先把概念说清楚。Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程 Agent，能读写文件、执行命令、跑测试；OpenCode 是社区里行为高度接近的开源实现，两者都靠“系统提示 + 工具调用 + 会话历史”驱动。所谓上下文管理，就是决定每一轮请求里塞进哪些信息：任务目标、已完成步骤、当前文件内容、工具返回结果、约束规则。塞得不对，Agent 就会半途而废。

适合读这篇的人有三类：一是用 Claude Code 做长任务重构、频繁被打断的开发者；二是自建 Agent、发现任务完成度上不去的工程师；三是想搞懂 Prompt 分层到底怎么落地的小白。下面我不讲空理论，直接给可复制的分层模板、配置片段和一次中断恢复的完整验证动作。核心检索词就一个：Claude Code 上下文管理。你把它理解成“给 Agent 装一个不会丢的任务看板”，后面所有配置都围绕这个目标。

先看一个真实的中断长什么样。任务：把order_service.py里的同步数据库调用改成异步。Claude Code 前两轮正常，第三轮开始重复读同一个文件，第四轮输出“由于上下文较长，建议分步执行”，然后停止。日志里能看到context_tokens逼近窗口上限，工具返回的整文件内容把历史挤爆了。这不是模型懒，是上下文被低价值信息占满，任务状态被挤出去了。

2. 接入前的准备：TaoToken 前置配置与 Claude Code 环境对齐

要让上面的排查可复现，得先有一个稳定的模型入口。我用 TaoToken 做统一接入，官网是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 地址是 https://taotoken.net/api 。它的作用是把你对多个模型的调用收敛到一个 Base URL 和一把 Key 上，Claude Code、OpenCode、Cline 都能指向它，省得每个工具配一套凭证。

这一步的目标不是“注册”，而是把环境对齐到能复现上下文问题的状态。你需要三样东西：Base URL、API Key、Model ID。Base URL 用https://taotoken.net/api，Key 在控制台生成，Model ID 按你实际要调的模型填。控制台入口在这里：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，API Key 管理页在这里：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。

环境变量先设好，后面所有工具都读它：

export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key" export TAOTOKEN_MODEL="你的模型ID"

如果你用 Claude Code，它的配置读取顺序是项目级.claude/settings.json优先于用户级~/.claude/settings.json。项目级配置适合把上下文分层规则跟着仓库走，团队里每个人拉下来行为一致。用户级适合放 Key 这类敏感信息，别提交到 git。

这里有个容易踩的坑：很多人把 Key 写进项目级 settings 然后推到公开仓库，导致 401 和额度被盗用同时发生。正确做法是项目级只放 Base URL 和 Model ID，Key 走环境变量或用户级配置。下面第三节会给完整片段。

另外提醒一句，TaoToken 是模型接入层，不是编辑器替代品，Claude Code 本身的文件读写、命令执行还是它自己干。你要做的是让请求稳定打到模型上，然后把精力放在上下文分层上。前置准备做完，就可以进入真正决定任务完成度的部分：可复制的分层配置。

3. 可复制的上下文分层配置：settings.json 与 AGENTS.md 模板

上下文管理的核心思路是分层：把“不变的规则”“会变的任务状态”“临时的工具输出”分开存放，每轮只把必要层塞进请求。我把它拆成四层——身份层、规则层、状态层、证据层。身份层和规则层常驻，状态层每轮更新，证据层用完即弃。

先给 Claude Code 的项目级配置片段，路径.claude/settings.json：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_MODEL": "你的模型ID" }, "contextManagement": { "layers": { "identity": ".claude/IDENTITY.md", "rules": ".claude/RULES.md", "state": ".claude/STATE.md", "evidence": ".claude/evidence/" }, "maxEvidenceTokens": 8000, "stateRefreshEveryTurns": 3 } }

maxEvidenceTokens是关键参数：工具返回的整文件内容超过这个值就截断或摘要，防止证据层挤爆窗口。stateRefreshEveryTurns控制状态层多久重写一次，太频繁浪费 token，太稀疏会丢进度。

再看 OpenCode 的配置，路径opencode.json：

{ "provider": { "taotoken": { "baseURL": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "{env:TAOTOKEN_API_KEY}", "model": "你的模型ID" } }, "context": { "stateFile": "AGENTS.md", "todoFile": "TODO.md", "boundaryFile": "BOUNDARY.md" } }

AGENTS.md是状态层的载体，每完成一个子任务就更新它。模板如下：

# 任务状态 ## 目标 把 order_service.py 的同步 DB 调用改为异步 ## 已完成 - [x] 定位所有 db.session 调用点（共 12 处） - [x] 改造 get_order 方法 ## 进行中 - [ ] 改造 create_order 方法（当前文件 order_service.py 第 210 行） ## 待办 - [ ] 改造 update_order - [ ] 跑 pytest tests/test_order.py ## 约束 - 不改动对外接口签名 - 每步改完必须跑一次测试

BOUNDARY.md放硬约束，防止 Agent 越界或提前收工：

# 边界 - 禁止在未跑测试的情况下声称任务完成 - 禁止输出“建议你手动完成”类表述 - 单轮工具调用超过 20 次必须写一次 STATE - 遇到无法解决的错误，写入 STATE 的“阻塞”段并继续其他子任务

这三件套——Base URL、Key、Model ID——在 Claude Code 和 OpenCode 里都要写全，缺一个就会在验证阶段报错。配置放好后，别急着跑大任务，先用一个小任务验证分层是否生效。

4. 验证请求与中断恢复：一次可复现的成功结果

验证分两步：先确认请求能通，再模拟一次中断并恢复。

第一步，确认接入正常。用 curl 直接打模型对话接口：

curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "'"$TAOTOKEN_MODEL"'", "messages": [{"role": "user", "content": "回复 OK"}] }'

返回里有choices[0].message.content且值为 OK，说明 Base URL、Key、Model ID 三件套正确。如果这里就报 401，先别往下走，去第五节排错。

第二步，模拟中断恢复。故意把maxEvidenceTokens设成 2000，跑一个多文件重构任务，让它在中途触发截断。观察AGENTS.md是否被更新到“进行中”那一步。然后手动中断进程，重新启动 Claude Code，输入：

读取 AGENTS.md，从“进行中”那一步继续，不要重头开始。

实测下来，只要状态层写得够具体（带文件名和行号），Agent 能从断点续上，而不是重新读一遍所有文件。成功结果的标志有三个：一是它先读AGENTS.md而不是全量扫目录；二是它从create_order第 210 行继续；三是它跑完测试后才把“进行中”改成“已完成”。

如果你用 OpenCode，恢复命令类似，它默认读AGENTS.md和TODO.md。验证时重点看TODO.md的勾选状态有没有被正确继承。这一步跑通，说明你的上下文分层真的在起作用，而不是摆设。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed 与 reading choices

排错按报错原文对照，别凭感觉改配置。

401 Unauthorized：九成是 Key 没读到。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否有值，检查 settings.json 里有没有把 Key 写死成占位符。如果 Key 正确还报 401，看 Base URL 是不是漏了/api或多了斜杠。正确值是https://taotoken.net/api，不是https://taotoken.net/api/v1——版本路径由 SDK 自己拼。

local proxy failed：这个报错通常出现在你本地起了转发层但没起来，或者环境变量指向了不存在的本地端口。Claude Code 直连时不该出现这个词。排查顺序：先确认没有残留的HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量指向本地端口，再确认 settings.json 里的 Base URL 是远端地址而不是127.0.0.1。清掉本地代理变量后重试。

reading choices 相关报错：形如cannot read property 'choices' of undefined，说明返回体不是标准结构，多半是请求打到了错误路径或返回了 HTML 错误页。用第四节的 curl 单独验证，如果 curl 正常而工具报错，就是工具侧的 Base URL 拼接问题，检查有没有重复拼/v1。

OAuth 相关报错：Claude Code 某些版本会尝试走 OAuth 流程，报OAuth token expired或invalid_grant。用 API Key 接入时不需要 OAuth，检查配置里有没有残留的 OAuth 字段，删掉后重启。如果同时装了多个版本，确认which claude指向的是你配置过的那个。

还有一个隐蔽的坑：context_tokens没超但任务仍中断。这通常是状态层没更新，Agent 以为任务已完成。检查AGENTS.md的“进行中”段是否为空，空的话它就没有续接目标。修复方法是把stateRefreshEveryTurns调小，强制更频繁地写状态。

排错时如果拿不准，去接入文档对照参数：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。文档里有各工具的完整字段说明，比猜快得多。

6. 把上下文管理变成习惯：从单次任务到长期编码

配置跑通只是开始，真正决定 Agent 完成度的是你每次开任务时的习惯。我的做法是：开任务前先写AGENTS.md的目标和约束，任务中每完成一个子任务就让它更新状态，任务结束把AGENTS.md归档到evidence/供下次参考。这样即使换一个会话，Agent 也能从归档里恢复上下文。

如果你长期跑编码和 Agent 任务，用 Coding Plan 会比按次调用更省心，入口在这里：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。它适合那种每天都要跑多个长任务的场景，不用每次算额度。

验证模型行为是否正常时，可以直接用模型对话页做对照实验：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=chat&utm_campaign=rewrite 。同一个 Prompt 在对话页和 Agent 里表现不同，基本就能定位是上下文分层的问题而不是模型的问题。

最后给一个我踩过的坑：别把AGENTS.md写成流水账。它只记“目标、已完成、进行中、待办、约束”五段，每段不超过十行。写太长它自己读起来也费劲，反而拖慢续接速度。状态层要的是精准，不是详尽。