Claude 4的200K上下文窗口确实是这次发布中最亮眼的工程亮点，但作为一线工程师，我更关心它在实际RAG和长文档处理中的表现。从个人经验看，之前用Claude 3处理超过50K的代码库时，注意力衰减明显，尤其是中间部分经常被遗忘。这次官方声称推理提升，我在HumanEval和SWE-bench的测试结果上看，确实有5-10%的准确率提升，但200K上下文是否真的能保持全量一致性？我实测了一个120K的微服务项目，发现模型在回答中间模块的调用关系时，偶尔还是会出现幻觉。我的观点是：上下文窗口扩大是好事，但工程上必须配合分块策略和注意力机制优化，否则大窗口只会放大幻觉风险。我想问两个问题：1. 各位在长上下文场景下有没有遇到注意力衰减的复现案例？2. 对于超过200K的项目，你们是继续分块还是依赖全量输入？从行业趋势看，Claude 4的发布意味着Anthropic在长文本推理上开始追赶Gemini，但如果不能解决窗口内的注意力均匀性问题，编程场景的落地价值会打折扣。