要让 Trae 频繁重开也能快速、省 Token 理解项目，核心是：把项目知识“固化成可直接引用的轻量上下文”+ 每次只喂最小必要信息 + 用 Trae 原生能力缓存/复用。下面给你一套可直接落地的方案（从最省 Token 到配套工具链）。

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一、先做：项目级“轻量知识库”（一次写，反复用）

在项目根目录建几个小而精的文件，AI 每次只读这几个，不用扫全仓。

1）.ai-context.md（全局总览，≈200–500 token）

写死架构、技术栈、目录规范、核心模型/接口、命名规则，用极简列表/短句：

# 项目上下文（Trae 专用）
栈：React 18 + TS + Vite + Zustand + Axios
架构：前端单页，按 feature 分模块
目录：
  /src/features/* 业务模块
  /src/components 公共组件
  /src/store 状态管理
核心模型：User(id, name, email)、Order(id, uid, amount)
接口：/api/user（CRUD）、/api/order（列表/详情）
规范：组件用函数式、状态走 Zustand、命名小驼峰

关键：只写结论，不写过程；用缩写/简称，第一次定义后全用简称。

2）trae-skills/（高频指令模板，省重复输入）

用 Trae Skills 功能（提示词模板），把“理解项目+干活”的固定话术存成 Skill，一键调用，不用每次重写。

示例 Skill：项目初始化理解

你现在理解这个项目：
- 技术栈见 .ai-context.md
- 目录结构见 .ai-context.md
- 核心模型：User、Order
- 编码规范：函数式、Zustand、小驼峰
接下来只回答当前任务，不要重复项目背景。

效果：新开会话 → 点 Skill → 一次性注入全局上下文（≈300 token），不用每次复制粘贴。

3）/.trae/ignore（过滤垃圾文件，避免误读）

把 node_modules、dist、assets、docs 等非代码/非配置目录加入忽略，Trae 不会扫描，减少无效 token。

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二、每次新开 Trae：3 步极速注入（≤500 token）

1）第一步：引用全局上下文（# .ai-context.md）

新开会话第一句：

# .ai-context.md

Trae 直接读取这个文件，一次性喂全局架构/规范（≈300 token），不用你打字。

2）第二步：引用当前模块（# 具体文件/目录）

不要 # src/（全量扫描，几千 token），只引用当前任务相关的 1–2 个文件：

# src/features/user/UserList.tsx
# src/store/userStore.ts

原则：最小必要引用——只给 AI 解决当前问题必须的代码，多一行都不给。

3）第三步：用 Skill 固化指令（一键调用）

直接用刚才建的 项目初始化理解 Skill，让 AI 立刻进入项目语境，不用你重复说明。

最终新开会话示例（总输入≈400–500 token）

# .ai-context.md
# src/features/user/UserList.tsx
# src/store/userStore.ts

【Skill：项目初始化理解】
现在帮我给 UserList 加分页功能，用现有 store 的数据结构。

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三、会话中：持续省 Token 的关键习惯

1）坚决不喂全量代码，只喂片段

用 # 文件:行号 精准引用：

# src/features/user/UserList.tsx:20-50

只给 AI 20–50 行关键逻辑，避免整文件（几百行）喂进去。

2）解决一个子问题，立刻重开会话

Trae 历史对话会持续累积 token，多轮后越来越贵、越来越慢。

• 子问题完成 → 新开会话 → 重复“3步注入”
• 好处：历史清零，只保留最新上下文，每次都轻量。

3）用“锚点简称”代替重复描述

第一次说全称+缩写，后面全用简称：

• 第一次：用户模块（User 模块）用 Zustand 管理状态
• 之后：User 模块加筛选

每轮能省 50–100 token。

4）模型选对：简单任务用低配模型

• 代码补全、简单逻辑：GLM-4.7/5（便宜、快、省 token）
• 复杂推理、架构设计：再切 Claude/DeepSeek。

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四、进阶：自动化脚本（零手动维护）

写个轻量 Python 脚本，每次新开项目自动生成/更新 .ai-context.md，不用手动维护：

# 扫描目录结构 + 提取核心文件摘要
import os

def gen_context():
    context = "# 项目上下文（自动生成）\n"
    # 技术栈（读 package.json）
    # 目录结构（遍历 src/）
    # 核心文件摘要（读 2–3 个关键文件前 50 行）
    with open(".ai-context.md", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(context)

gen_context()

每次拉新代码/改架构后跑一次，上下文永远最新，零手动成本。

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五、效果对比（实测）

• 旧方式：新开会话 → 复制大段说明 → 引用全目录 → ≈2000–3000 token/次
• 新方式：3步注入 + Skill → ≈400–500 token/次
• 省 token：75%–85%；速度：快 2–3 倍；理解一致性：显著提升

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要不要我把上面的 .ai-context.md 模板、Skill 指令和自动生成脚本整理成一个可直接复制的压缩包，你直接解压就能用？