当上下文窗口超过约 50% 的满度时，AI 编码性能通常会下降，导致出现错误或响应迟缓。
Cline 利用内置的上下文感知能力 + 可定制的 .clinerule，自动触发 new_task 工具，从而保持最佳性能。
它的工作原理如：
在使用 Cline 时，上下文窗口会逐渐填满——包括你的提示、Cline 的响应、文件内容、工具输出等。把它想象成 RAM。更多的上下文可能是有益的，但太多可能会造成混乱。
为什么在 50%以下会下降？LLMs 难以在非常长的上下文中保持专注。关键细节可能会“消失在中间”，导致代码相关性降低、指令遗漏或响应变慢，因为模型需要更努力地工作。
Cline 已经意识到了这个弊端！我们增加了一个在 environment_details 中跟踪上下文使用情况(%)的机制，利用.clinerule——一个你给 Cline 的定制指令——告诉 Cline：“如果上下文窗口使用率达到 50%（或您选择的阈值），那么在完成当前步骤后，准备使用 new_task 工具。”（图二）
该规则还定义了 Cline 应该为新任务打包哪些必要信息（例如，关键文件、最近的对话摘要、目标）。这确保了平稳且信息充分的交接。
当达到阈值时，Cline 完成其工作，然后提出：“准备好开始一个新任务以保持新鲜感吗？这里是我将携带的上下文：[…]”。您批准后，搞定…
新的任务立即开始，预装了规则中定义的必要信息。旧任务的全史被单独保存。流畅的上下文管理，无需手动重置。
相关提示词：github.com
（图三是 Claude 的翻译，有点大，需要加载很久）
关于 new-task-tool 的详细介绍：docs.cline.bot