性能与优化

本指南帮助你了解 wescode 的性能特性，并在大型项目中获得最佳体验。

CKG 索引性能

索引时间基准

CKG 索引性能主要取决于项目中的源代码文件数量和总行数：

索引排除配置

对于大型项目，排除不需要索引的目录可以显著提升性能：

// .vscode/settings.json
{
  "wescode.ckg.exclude": [
    "vendor/**",
    "node_modules/**",
    "dist/**",
    "build/**",
    "*.min.js",
    "*.generated.go",
    "*.pb.go",
    "testdata/**",
    ".git/**"
  ]
}

索引数据存储

CKG 索引数据存储在 SQLite 数据库中：

$WESCODE_DATA_DIR/cells/ws-{hash}/index/code.db

索引数据会随工作区自动管理，删除后会在下次打开时自动重建。

增量索引

文件修改后 CKG 会进行增量索引，只重新分析受影响的文件：

• 保存文件后自动触发
• 增量索引在后台执行，不阻塞编辑器
• 仅受影响的符号和边会更新

大型项目优化

内存使用

wescode 的内存使用主要来自以下部分：

优化建议

1. 合理设置排除规则

确保 wescode.ckg.exclude 排除了所有不需要索引的目录：

{
  "wescode.ckg.exclude": [
    "vendor/**",
    "node_modules/**",
    "*.pb.go",
    "*.generated.*"
  ]
}

2. 限制工作区大小

如果项目是 monorepo，考虑只打开你正在工作的子目录，而不是整个仓库根目录。

3. 关闭不需要的功能

如果你的项目很大且不需要某些功能：

{
  // 关闭 Ghost Write（减少后台 API 调用）
  "wescode.ghostWrite.enabled": false,
  
  // 降低 CKG 索引频率
  "wescode.ckg.incrementalDebounceMs": 2000,
  
  // 限制调用图的最大深度
  "wescode.ckg.maxCallDepth": 5
}

4. 使用轻量级模型

对于日常补全和简单问答，使用轻量级模型可以减少等待时间：

{
  "wescode.ghostWrite.model": "claude-haiku",
  "wescode.chat.defaultModel": "claude-sonnet"
}

上下文窗口管理

什么是上下文窗口？

上下文窗口是 LLM 单次请求能处理的最大 Token 数量。wescode 会自动管理上下文窗口，确保在限制内提供最相关的信息。

上下文组装

wescode 的上下文组装引擎按优先级注入信息：

上下文窗口（示例：128K tokens）
├── 系统提示词 (~2K)
├── 技能（Skills）(~3K)
├── 项目指令（AGENTS.md）(~1K)
├── 记忆召回 (~2K)
├── CKG 片段 (~5K)
├── 当前文件内容 (~10K)
├── 引用的上下文文件 (~20K)
├── 对话历史 (动态)
└── 用户消息

长对话处理

当对话历史超过上下文窗口限制时，wescode 使用认知结算（CognitiveSettlement）机制：

1. MidRunHandoff：Run 进行中的上下文压缩
2. EndOfRunSettlement：Run 结束时生成 SessionState 摘要
3. 机械压缩 Fallback：确定性的 Token 削减（保留工具证据）

这确保了关键信息不会丢失，同时保持在上下文窗口限制内。

优化上下文使用

1. 精确引用

使用 @file 和 @symbol 精确引用相关代码，而不是让 AI 自己搜索：

# 好：精确引用
@internal/auth/jwt.go 这个文件的 ValidateToken 函数有什么问题？

# 差：需要 AI 搜索
项目中的 JWT 验证有什么问题？

2. 分步对话

对于复杂任务，分步进行比一次性提出更有效：

# 第一步
@internal/auth/ 分析这个包的认证流程

# 第二步（基于上一步的结果）
重构 ValidateToken 函数，添加 Token 刷新逻辑

# 第三步
为重构后的代码编写测试

3. 新建会话

如果对话变得很长且偏离了原始话题，建议新建一个会话。这样可以重置上下文，获得更准确的回复。

Token 用量控制

查看 Token 用量

在状态栏可以查看当前会话的 Token 消耗。详细的 Token 用量统计在「记忆中心 → Token 统计」页面。

统计维度

Token 统计支持以下维度：

控制 Token 消耗的技巧

1. 使用合适的模型：简单任务用 Haiku，复杂任务用 Opus
2. 精确引用上下文：避免引用不相关的文件
3. 及时新建会话：长对话会累积大量上下文 Token
4. 使用 Inline Command：单轮操作比多轮对话更省 Token
5. 限制 Agent 迭代次数：通过设置 maxIterations 避免无限循环

配额配置

{
  "wescode.quotas.tokensPerMinute": 100000,
  "wescode.quotas.tokensPerDay": 5000000,
  "wescode.quotas.maxConcurrentRuns": 1
}

离线能力

不需要网络的功能

以下功能在没有网络连接时仍然可用：

本地模型

使用 Ollama 或其他本地模型服务，可以实现完全离线的 AI 功能：

# config.yaml
providers:
  - name: ollama-local
    type: ollama
    base_url: http://localhost:11434
    models:
      - name: codellama
        context_window: 16384

配置本地模型后，即使没有互联网，也可以使用 Chat 和 Inline Command 等 AI 功能。

缓存策略

wescode 会缓存以下数据以提升离线体验：

• CKG 索引（持久化到 SQLite）
• 会话历史（持久化到 Cell 数据库）
• 记忆数据（持久化到 Cell 数据库）
• 技能文件（本地文件系统）

性能诊断

查看性能指标

在命令面板中执行 wescode: Show Performance Stats 查看：

• CKG 索引状态和大小
• 内存使用情况
• 最近 API 调用的响应时间
• 活跃的后台任务

日志文件

wescode 的日志文件位于：

$WESCODE_DATA_DIR/logs/wescode.log

日志包含 CKG 索引时间、API 调用时间、工具执行时间等性能数据。

重建索引

如果 CKG 索引出现问题（查询结果不准确、索引异常大）：

1. 命令面板 → CKG: Rebuild Index
2. 或删除 cells/ws-{hash}/index/ 目录后重新打开工作区

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