企业官网建设流程全解析

1. 项目概述：当上下文被“拧干”后，AI编码代理还能否保持思维连贯性？

“上下文压缩之后，AI 编码代理怎么接得上？”——这个标题不是设问，而是一份实测日志的标题。它背后站着一个非常具体、非常现实的工程困境：我们在用大模型做代码生成、补全、重构甚至自主任务执行时，越来越依赖长上下文窗口（比如32K、128K token），但真实生产环境里，上下文从来不是无限的。API调用有成本限制，本地部署有显存瓶颈，流式响应有延迟容忍阈值，更别说IDE插件、CI/CD集成、低功耗终端等场景，动辄要求把原始上下文从8000 token压到2000甚至800以内。这时候问题就来了：你把函数定义、调用栈、错误日志、单元测试、Git diff全塞进提示词，再一刀切地“压缩”掉60%内容——模型还能认出这是同一个模块吗？还能续写出逻辑自洽的修复代码吗？还能在后续多轮交互中记住“刚才我们正在重构UserService的缓存策略”这个意图吗？

我花了10天，跑了430条结构化实验记录，覆盖5类主流压缩策略、7个典型编码任务（含跨文件引用、状态敏感型重构、异常链追溯）、3种主流编码模型（CodeLlama-70B-Instruct、DeepSeek-Coder-V2-236B、Qwen2.5-Coder-32B），全部在真实VS Code插件环境中触发，所有输入输出经人工校验标注。这不是理论推演，而是把“上下文压缩”当成一个可测量、可调试、可归因的系统性工程问题来对待。核心关键词——上下文压缩、AI编码代理、语义连贯性、长程依赖保留、指令-上下文对齐——每一个都对应着实际开发中踩过的坑：比如把README.md和src/utils/date.ts一起压缩后，模型开始把ISO格式校验逻辑写进时间戳生成函数；比如压缩掉git blame信息后，模型在修复bug时完全忽略“该行代码是上周合并引入的”，直接重写而非最小化修改。

适合谁看？如果你正在落地AI编程助手，不管是自研插件、定制Agent工作流，还是评估商用工具（如GitHub Copilot Enterprise、Tabnine Enterprise），只要你的系统涉及“预处理→压缩→注入→生成”这一链路，这篇就是你的避坑手册。它不讲LLM原理，不堆数学公式，只告诉你：哪种压缩方式在什么任务下会失效、失效时模型到底“忘”了什么、怎么用不到20行Python代码做轻量级语义锚点注入、为什么保留3行空行比保留10行注释更能维持函数边界感知——全是实测出来的硬经验。

2. 整体设计与思路拆解：为什么必须把“压缩”当作编码代理的前置编译步骤？

很多人把上下文压缩当成一个“锦上添花”的优化项：先保证功能可用，再考虑提速降本。但我的10天实测彻底推翻了这个认知——压缩不是后处理，而是编码代理的前置编译阶段。就像C语言里#include头文件被预处理器展开后，编译器才真正开始语法分析，AI编码代理的“编译期”就是上下文注入前的语义精炼过程。一旦这一步出错，后续所有生成都是在错误的语义基底上叠楼。

2.1 传统压缩思路的三大幻觉

实验初期，我按常规思路试了三类主流方案，结果全部在第3天就暴露出系统性断裂：

• 纯Token截断（Head/Tail/Center）：保留开头/结尾/中间固定长度token。实测发现，即使保留80%原始token，只要截断点落在函数签名与实现体之间（比如删掉def validate_user(...):后面第一行缩进），模型立刻将该函数识别为“未定义”，转而生成全新函数。更致命的是，中心截断会高频切断import语句与后续use，导致模型虚构不存在的模块（如把from utils.crypto import hash_password压缩掉hash_password后，模型调用crypto.hash_password()并报错ModuleNotFoundError）。

• 基于规则的文本清洗：删除空行、注释、重复日志、冗余print语句。问题在于，注释常承载关键约束。例如一段# NOTE: this must run before DB commit被删后，模型在生成事务代码时把校验逻辑放在commit之后；# HACK: workaround for legacy API被删，模型直接移除整个兼容层，引发线上兼容性故障。

• 通用LLM摘要压缩：用另一个大模型（如Qwen2-72B）对上下文做摘要。表面看token减少70%，但语义损失极不可控：摘要模型会把if user.is_active and not user.has_expired:压缩成check user status，丢失了双重否定逻辑；把retry_strategy = ExponentialBackoff(max_retries=3, base_delay=100)压缩成use retry，导致生成代码完全忽略重试参数配置。

这三类方法失败的根本原因，在于它们把上下文当作无结构的字符串流处理，而真实代码上下文是带层级、带约束、带时序依赖的语义图谱。函数体、类型注解、异常处理块、测试断言、Git变更标记——每个片段都携带不可替代的语义角色。强行按字符或token切分，等于让建筑师只看建筑图纸的某几厘米纸边，然后让他重建整栋楼。

2.2 我们的压缩范式：语义锚点驱动的分层保留

基于430条失败记录的归因分析，我构建了“语义锚点驱动压缩”（Semantic Anchor-driven Compression, SAC）框架。其核心不是“删什么”，而是“保什么”。我们把上下文分解为四层语义锚点，每层设定最低保留阈值：

这个分层不是拍脑袋定的。数据来自对430条记录的失效根因标注：72%的连贯性断裂发生在L1层缺失，18%源于L2约束丢失，7%因L3上下文错位，仅3%与L4结构弱化相关。因此资源分配必须倾斜——宁可多留100个token给函数签名，也不为节省50token删掉一个raise ValueError("timeout")。

2.3 为什么选这5种压缩策略做对比？

实验严格限定在同一任务、同一模型、同一硬件环境下运行，仅变量为压缩策略。最终选定的5种策略，覆盖了工程落地中最可能被采用的方案：

1. Baseline（无压缩）：原始上下文全量注入，作为连贯性黄金标准（100%通过率）。
2. Naive Head+Tail：保留前30%+后30% token，中间40%丢弃——代表最简截断实践。
3. Rule-based Pruning：按正则删除#.*注释、print\(.+\)、空行>1处——代表团队自研清洗脚本。
4. LLM Summarizer：用Qwen2.5-Coder-32B对上下文做摘要，温度0.1，max_new_tokens=512——代表采购商用摘要API的方案。
5. SAC（本文方案）：按上述四层锚点提取+动态token分配，L1/L2强制保留，L3/L4按相似度加权采样。

所有策略均在相同token预算下对比（目标压缩率65%，即原始10000 token → 目标≤3500 token）。关键控制点：所有策略输出均经人工校验是否满足“语法合法、无明显幻觉、能被Python解释器加载”，过滤掉因格式错误导致的失败，聚焦语义连贯性本身。

3. 核心细节解析与实操要点：如何让AI编码代理“记住”它正在做的事？

SAC方案的实操难点不在算法，而在锚点识别的鲁棒性和动态分配的实时性。很多团队卡在第一步：连“什么是函数签名”都识别不准，更别说保留type hint了。下面拆解三个核心环节的落地细节，附真实代码片段和避坑说明。

3.1 锚点识别：用AST解析器代替正则，精度提升300%

早期我用正则匹配def\s+\w+\(.*?\):识别函数，结果在async def fetch_data(*args, **kwargs):或def __init__(self, /, name: str)等新语法上频繁漏判。后来改用Python内置ast模块构建语法树，准确率从78%升至99.2%。

import ast def extract_function_signatures(code: str) -> list: """精准提取函数签名（含async、*args、**kwargs、type hint）""" try: tree = ast.parse(code) except SyntaxError: return [] # 语法错误代码跳过 signatures = [] for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, (ast.FunctionDef, ast.AsyncFunctionDef)): # 构建签名字符串：async def name(args) -> return_ann sig_parts = [] if isinstance(node, ast.AsyncFunctionDef): sig_parts.append("async") sig_parts.append("def") sig_parts.append(node.name) # 参数处理（含type hint） args_str = "(" for i, arg in enumerate(node.args.args): if i > 0: args_str += ", " args_str += arg.arg if arg.annotation: # 处理type hint，如 "name: str" annotation = ast.unparse(arg.annotation) if hasattr(ast, 'unparse') else "Any" args_str += f": {annotation}" args_str += ")" # 返回类型注解 if node.returns: returns = ast.unparse(node.returns) if hasattr(ast, 'unparse') else "Any" args_str += f" -> {returns}" signatures.append(f"{' '.join(sig_parts)}{args_str}") return signatures

提示：ast.unparse()在Python 3.9+才支持，旧版本需用astor.to_source()或手动拼接。实测发现，忽略type hint会导致模型生成无类型代码，但保留hint后，生成代码类型一致性提升47%（通过mypy静态检查验证）。

另一个关键锚点是raise语句。正则raise\s+\w+会漏掉raise ValueError(f"Invalid {key}")，而AST能精准捕获ast.Raise节点及其exc子节点。我在430条记录中发现，所有因异常处理逻辑丢失导致的生成失败，100%源于未捕获f-string中的动态参数——模型看到raise ValueError("Invalid key")就认为key是字面量，看到raise ValueError(f"Invalid {key}")才理解key是变量。

3.2 动态Token分配：按语义权重而非字符长度分配预算

SAC的核心创新是放弃“均匀压缩”，改为语义权重定价。我们给每类锚点打分，分数决定其在总token预算中的占比：

总权重=12.6，L1占比=3.5/12.6≈27.8%。若总预算3500 token，则L1层分配≈973 token。这个数字会随上下文动态变化——一个含5个函数的文件，L1权重飙升，L3权重自动压缩，避免“一刀切”导致关键契约被削。

注意：权重系数不是固定值，而是基于430条记录的回归分析得出。例如，L2约束层权重从初始2.0调至3.0，是因为发现删除1个raise导致失败概率是删除1个assert的2.3倍。系数调整后，整体连贯性通过率从61%升至89%。

3.3 语义锚点注入：用特殊标记唤醒模型的“短期记忆”

光保留锚点不够，还要让模型意识到“这些是必须遵守的契约”。我们设计了一套轻量级标记协议，在保留的锚点前后插入语义提示：

• L1契约层：<CONTRACT_START>...<CONTRACT_END>
• L2约束层：<CONSTRAINT_START>...<CONSTRAINT_END>
• L3上下文层：<CONTEXT_START>...<CONTEXT_END>
• L4结构层：<STRUCTURE_HINT>...<STRUCTURE_HINT>

这些标记不占用有效token（用Unicode零宽空格\u200b包裹），但能显著提升模型对锚点重要性的感知。对比实验显示，未加标记时，模型在L2约束层保留内容中忽略raise的概率为34%；加入<CONSTRAINT_START>后，该概率降至7%。

标记位置有讲究：<CONTRACT_START>必须紧贴函数定义第一行（def xxx:之前），不能放在注释后。因为模型注意力机制对位置极其敏感——放在注释后，模型会把注释和标记一起归类为“无关信息”。

# 正确：标记紧贴def <CONTRACT_START> def validate_email(email: str) -> bool: <CONTRACT_END> """Check if email format is valid.""" return "@" in email # 错误：标记被注释隔开 """Email validator module.""" <CONTRACT_START> def validate_email(email: str) -> bool: <CONTRACT_END>

实测中，这种微小的位置差异导致生成代码的合规率相差22个百分点。根源在于Transformer的position embedding：模型把<CONTRACT_START>和def的相对距离编码为“强绑定”，而<CONTRACT_START>和"""的距离编码为“弱关联”。

4. 实操过程与核心环节实现：从原始代码到压缩后上下文的完整流水线

现在把SAC方案变成可运行的Python脚本。以下代码已在VS Code插件中稳定运行10天，处理430条记录零崩溃。重点看三个模块：preprocess()（锚点提取）、allocate_budget()（动态分配）、compress()（最终合成）。

4.1 完整流水线代码（含详细注释）

import ast import re from typing import List, Dict, Any, Tuple from collections import defaultdict class ContextCompressor: def __init__(self, target_token_limit: int = 3500): self.target_limit = target_token_limit # 权重系数（基于430条记录回归得出） self.weights = { 'contract': 4.0, 'constraint': 3.0, 'context': 2.0, 'structure': 1.0 } def preprocess(self, code: str, git_diff: str = "", test_code: str = "") -> Dict[str, List[str]]: """提取四层语义锚点""" anchors = { 'contract': [], 'constraint': [], 'context': [], 'structure': [] } # L1: 契约层（函数/类定义 + type hint） try: tree = ast.parse(code) for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, (ast.FunctionDef, ast.AsyncFunctionDef, ast.ClassDef)): # 提取完整定义行（含装饰器） start_line = node.lineno - 1 end_line = start_line # 向下找定义体结束行（跳过docstring和pass） for i, line in enumerate(code.splitlines()[start_line:], start_line): if line.strip().startswith(('def ', 'class ', 'async def ')) and i > start_line: break if line.strip() and not line.strip().startswith(('#', '"""', "'''", 'pass')): end_line = i # 取出定义块（含type hint） def_block = '\n'.join(code.splitlines()[start_line:end_line+1]) anchors['contract'].append(def_block.strip()) except: pass # AST解析失败则跳过 # L2: 约束层（assert/raise/# TODO） lines = code.splitlines() for i, line in enumerate(lines): stripped = line.strip() if stripped.startswith(('assert ', 'raise ')): anchors['constraint'].append(stripped) elif re.match(r'^#\s*(TODO|FIXME|HACK|NOTE):', stripped): anchors['constraint'].append(stripped) # L3: 上下文层（Git diff + 相关测试） if git_diff: # 提取diff块（@@行及后续变更） diff_blocks = re.findall(r'@@ -\d+,\d+ \+\d+,\d+ @@.*?(?=(@@|$))', git_diff, re.DOTALL) anchors['context'].extend([block.strip() for block in diff_blocks[:2]]) # Top-2 if test_code: # 提取同名测试函数（基于当前文件名推测） filename = "user_service.py" # 实际中从路径获取 test_func_name = f"test_{filename.replace('.py', '')}" test_pattern = rf'def {test_func_name}\(.*?\):.*?def ' test_match = re.search(test_pattern, test_code, re.DOTALL) if test_match: anchors['context'].append(test_match.group(0).split('def ')[-1].strip()) # L4: 结构层（关键空行 + 分隔符） for i, line in enumerate(lines): if not line.strip() and i > 0 and i < len(lines)-1: prev_line = lines[i-1].strip() next_line = lines[i+1].strip() # 空行两侧有不同缩进或关键字，视为分隔符 if (prev_line.startswith(('def ', 'class ', 'if ', 'for ', 'while ')) and next_line.startswith(('def ', 'class ', 'if ', 'for ', 'while '))): anchors['structure'].append(f"<EMPTY_LINE_{i}>") return anchors def allocate_budget(self, anchors: Dict[str, List[str]]) -> Dict[str, int]: """按语义权重动态分配token预算""" # 计算各层权重分 scores = {} for layer, items in anchors.items(): if layer == 'contract': # 函数/类数 × 1.5 + type hint行数 × 2.0 func_count = sum(1 for item in items if 'def ' in item or 'class ' in item) hint_count = sum(item.count(':') for item in items) scores[layer] = func_count * 1.5 + hint_count * 2.0 elif layer == 'constraint': # assert/raise行数 × 2.5 + TODO行数 × 1.0 assert_raise = sum(1 for item in items if item.startswith(('assert ', 'raise '))) todo_count = sum(1 for item in items if '# TODO' in item or '# FIXME' in item) scores[layer] = assert_raise * 2.5 + todo_count * 1.0 elif layer == 'context': # diff块数 × 1.0 + 测试行数 × 0.5 scores[layer] = len(items) * 1.0 + sum(len(item.splitlines()) for item in items) * 0.5 else: # structure scores[layer] = len(items) * 0.8 total_score = sum(scores.values()) if total_score == 0: return {k: int(self.target_limit / len(anchors)) for k in anchors} # 按权重分配预算（向下取整，剩余token补给L1） budget = {} remaining = self.target_limit for layer, score in scores.items(): allocated = int((score / total_score) * self.target_limit) budget[layer] = max(100, allocated) # 每层至少100 token remaining -= budget[layer] # 剩余token全补给L1（契约层最重要） if 'contract' in budget: budget['contract'] += remaining return budget def compress(self, code: str, git_diff: str = "", test_code: str = "") -> str: """执行压缩：提取锚点 → 分配预算 → 合成压缩后上下文""" anchors = self.preprocess(code, git_diff, test_code) budget = self.allocate_budget(anchors) compressed_parts = [] # L1: 契约层（强制完整保留，用标记包裹） if anchors['contract']: contract_part = "<CONTRACT_START>\n" + "\n\n".join(anchors['contract']) + "\n<CONTRACT_END>" compressed_parts.append(contract_part) # L2: 约束层（强制完整保留） if anchors['constraint']: constraint_part = "<CONSTRAINT_START>\n" + "\n".join(anchors['constraint']) + "\n<CONSTRAINT_END>" compressed_parts.append(constraint_part) # L3: 上下文层（按预算截断） if anchors['context']: context_text = "\n\n".join(anchors['context']) # 粗略估算token数（1 char ≈ 0.25 token，保守计） estimated_tokens = len(context_text) // 4 if estimated_tokens > budget['context']: # 截断到预算内（保留开头） cut_point = int(budget['context'] * 4 * 0.9) # 留10%余量 context_text = context_text[:cut_point].rsplit('\n', 1)[0] # 避免截断在行中 compressed_parts.append(f"<CONTEXT_START>\n{context_text}\n<CONTEXT_END>") # L4: 结构层（保留关键分隔符） if anchors['structure']: # 只保留前3个结构锚点 structure_part = "<STRUCTURE_HINT>\n" + "\n".join(anchors['structure'][:3]) + "\n<STRUCTURE_HINT>" compressed_parts.append(structure_part) return "\n\n".join(compressed_parts) # 使用示例 compressor = ContextCompressor(target_token_limit=3500) original_code = ''' def validate_user(user: User) -> bool: """Check if user is active and not expired.""" assert user is not None, "User cannot be None" if not user.is_active: raise ValueError("Inactive user") return not user.has_expired() # TODO: add rate limiting ''' git_diff = "@@ -12,5 +15,7 @@ def validate_user(user: User) -> bool:" compressed = compressor.compress(original_code, git_diff) print("压缩后上下文:\n", compressed)

4.2 关键参数选择背后的计算过程

为什么target_token_limit=3500？这不是随意定的。我们做了三组压力测试：

• 成本约束：OpenAI o1-mini API调用，32K上下文价格是3500 token的12.7倍，但连贯性提升仅8.2%（从89%→97%）。性价比拐点在3500 token。
• 延迟约束：本地Qwen2.5-Coder-32B在RTX 4090上，3500 token平均响应时间1.8s，4000 token跃升至3.2s（显存换页导致）。
• 任务约束：430条记录中，92%的编码任务（函数级重构、单文件bug修复）在3500 token内完成语义锚点覆盖；剩余8%需跨文件，此时启动二级上下文检索（另文详述）。

为什么L3上下文层用diff块数 × 1.0 + 测试行数 × 0.5？回归分析显示，diff块对定位变更范围贡献度为0.63，测试用例对行为约束贡献度为0.37。权重1.0和0.5正是按此比例缩放，确保预算分配与实际影响匹配。

4.3 实操现场记录：第7天的典型失败与修复

第7天下午，一个高优先级任务失败：压缩auth_service.py后，模型生成的JWT签发代码忽略了exp字段的datetime.utcnow() + timedelta(hours=24)计算，直接写死exp=3600。根因分析发现：

• 原始代码中timedelta(hours=24)在L1契约层被正确提取；
• 但在L2约束层，# NOTE: exp must be 24h from now被正则误判为普通注释（因含NOTE但无冒号），未进入约束列表；
• 导致模型只看到exp: int类型注解，不知道业务含义。

修复方案：

1. 更新约束层正则：r'^#\s*(TODO|FIXME|HACK|NOTE:|NOTE\s+:)'，增加冒号变体；
2. 在# NOTE:后添加<CONSTRAINT_START>标记，强化语义；
3. 将NOTE类注释权重从1.0提升至1.5（因430条中，NOTE类失效占比达12%）。

修复后重跑，该任务通过率从0%升至100%。这个案例印证了我们的核心观点：压缩不是技术问题，而是对代码语义的理解问题。工程师写的每一行注释、每一个空行、每一次git commit，都在向未来读取这段代码的人传递信号。AI编码代理要接得上，首先得读懂这些信号。

5. 常见问题与排查技巧实录：430条记录中高频出现的5类断裂模式

在430条实验记录中，我人工标注了所有失败案例的根因，归纳出5类高频断裂模式。每类都附真实日志片段、排查路径和一线解决技巧。这些不是教科书理论，而是你在深夜调试时真正需要的速查指南。

5.1 断裂模式1：契约层“签名漂移”——模型认不出自己刚看到的函数

现象：压缩后上下文含def process_payment(amount: float) -> dict:，但模型生成代码调用process_payment(amount, currency="USD")，报错TypeError: process_payment() takes 1 positional argument but 2 were given。

根因日志：

[FAIL] Task ID: PAY-223 Original signature: def process_payment(amount: float, currency: str = "USD") -> dict: Compressed signature: def process_payment(amount: float) -> dict: → type hint中currency参数被截断！

排查路径：

1. 检查AST解析是否捕获所有参数：node.args.args长度是否等于原始参数数；
2. 检查ast.unparse(arg.annotation)是否在旧Python版本崩溃（导致整个函数签名丢弃）；
3. 检查压缩时是否因max_new_tokens限制，把长参数列表（如def api_call(a: int, b: str, c: bool, d: float, e: Optional[List[str]])）截断在中间。

一线技巧：

• 在extract_function_signatures()中，对参数列表长度>5的函数，强制启用ast.unparse()的fallback机制：

  try: annotation = ast.unparse(arg.annotation) except: annotation = "Any" # 降级处理，不丢整个函数

• 对超长签名，用<TRUNCATED_PARAMS>占位并记录日志：“函数process_payment参数过多，已保留前3个+...”，避免静默截断。

5.2 断裂模式2：约束层“异常失忆”——模型忘记该抛什么错

现象：原始代码含raise PermissionError("Admin access required")，压缩后该行被删，模型生成return {"error": "no permission"}，违反API规范。

根因日志：

[FAIL] Task ID: ADMIN-89 Constraint lost: raise PermissionError("Admin access required") → 因该行位于多行字符串内： msg = """ Access denied. """ raise PermissionError(msg) → AST未识别多行字符串内的raise

排查路径：

1. 检查ast.walk()是否遍历到ast.Raise节点（多行字符串内raise需特殊处理）；
2. 检查正则是否匹配raise\s+\w+但漏掉raise\s+[A-Z]\w+（如PermissionError）；
3. 检查# TODO标记是否被当作普通注释过滤。

一线技巧：

• 添加第二层正则扫描，专抓多行字符串后的raise：

  # 扫描所有raise，包括字符串后 for line in code.splitlines(): if 'raise ' in line and not line.strip().startswith('#'): anchors['constraint'].append(line.strip())

• 对PermissionError等常见异常，建立白名单词典，强制保留。

5.3 断裂模式3：上下文层“时序错乱”——模型混淆了变更先后顺序

现象：Git diff显示@@ -10,3 +10,4 @@（删1行增2行），但模型生成代码仍包含被删除的旧逻辑。

根因日志：

[FAIL] Task ID: DIFF-45 Diff block: @@ -10,3 +10,4 @@ - old_logic() + new_logic() + logging.info("new path") → 压缩时只保留"+ new_logic()"，丢掉"- old_logic()"，模型以为old_logic仍存在

排查路径：

1. 检查diff提取是否保留-行（删除行）；
2. 检查re.findall(r'@@.*?@@.*?(?=(@@|$))', ...)是否贪婪匹配，吞掉多个diff块；
3. 检查L3预算是否过低，导致只保留+行。

一线技巧：

• Diff块必须成对保留：-行和+行视为一个原子单元，预算不足时整块丢弃，绝不只留+行；
• 在<CONTEXT_START>内用<!-- DELETED -->和<!-- ADDED -->标记行类型，强化模型认知。

5.4 断裂模式4：结构层“边界模糊”——模型把两个函数当成一个

现象：压缩后def func_a():\n pass\n\ndef func_b():\n pass变成def func_a():\n pass\ndef func_b():\n pass（空行消失），模型生成func_a()内嵌func_b()的代码。

根因日志：

[FAIL] Task ID: STRUCT-12 Original structure: [func_a] + [empty line] + [func_b] Compressed: [func_a] + [func_b] (no empty line) → 模型注意力将二者合并为同一作用域

排查路径：

1. 检查空行提取逻辑是否过滤了单行空行（只保留≥2空行）；
2. 检查<STRUCTURE_HINT>是否被模型忽略（测试标记位置）；
3. 检查压缩后token计数是否把空行算作0 token，导致预算分配失衡。

一线技巧：

• 强制保留函数间第一个空行，无论多少：`if prev_line.startswith('def ') and next_line