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如果你重度使用克劳德代码（Claude Code），你可能已经遇到了瓶颈。
你正深入进行一次会话，智能体终于理解了你的代码库，然后——用量限制达到了。不是在5小时后，而是在2小时后。
除了限制本身，一个主要的促成因素是每次编码会话都会反复发送相同的项目上下文。即使有提示词缓存，在大型代码仓库中令牌数量也会迅速堆积，导致你比预期更快地耗尽窗口限额。
因此，我构建了 L-SDF——潜在结构化文档格式。
什么是 L-SDF？
L-SDF 生成紧凑的索引文件（.lsdf），在人工智能编码智能体打开任何源文件之前，为其提供代码库的结构地图。
智能体无需阅读11万令牌的原始源代码来熟悉环境，而是先阅读一个8千令牌的索引。只有在实际需要实现细节时，它才会深入查看源文件。
结果是：与直接阅读源代码相比，输入令牌成本显著降低，即使有提示词缓存也是如此——这意味着在以导航为主的编码会话中，你的用量限制可以维持更久。
它目前适用于 克劳德代码（Claude Code）、光标（Cursor）和协飞行员（Copilot）——而且由于它是一种纯文本文件格式，并不绑定于任何单一工具。
令牌经济学
以下是一个典型 Python 代码仓库的节省情况：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 源令牌（21个文件） | 110,432 |
| L-SDF 索引令牌 | 8,241 |
| 压缩率 | 13.4倍 |
就估计的输入令牌会话成本而言（不包括输出和其他成本）：
| 场景 | 估计50轮会话成本（仅输入令牌） |
|---|---|
| 源代码，带缓存 | $2.03 |
| L-SDF + 缓存 | $0.55 |
| 节省 | ~73% (~4倍) |
工作原理
L-SDF 使用基于层级符号的拓扑结构来表示你的代码库结构。每个目录包含两个索引文件：
-
INDEX.lsdf— 显示存在的内容（紧凑的结构地图） -
INDEX.detail.lsdf— 显示签名、模式和调用边
智能体首先阅读 INDEX.lsdf 进行导航。只有在需要签名或调用边时才打开 INDEX.detail.lsdf，而只有在需要实现主体时才打开源文件。这是关键洞察：智能体无需阅读你的源文件即可了解事物所在的位置。
这是一个简单的例子。给定这个 Python 文件：
# hello.py
import sys
class Greeter:
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