针对大型语言模型长程对话中提示词频繁膨胀导致的推理成本攀升与上下文依赖断裂问题，独立开发者近日开源了一套确定性提示词剪枝层。该方案摒弃传统基于大模型的语义压缩或简单的位置截断，采用纯标准库构建三阶段流水线：依次执行过期上下文消除、重复上下文剔除与依赖关系恢复。通过引入显式依赖标记机制，系统可在安全剔除冗余状态的同时精准保全关键事实，彻底规避截断引发的隐性对话链断裂风险。经涵盖基础对话、检索增强生成及重型智能体三类工作负载的十五种规模基准测试验证，该剪枝层在保持百分之百核心事实完整的前提下，实现百分之二至三十四的Token有效削减。系统具备严格的可幂等性，单次运行即可抵达稳定状态，且即使面对十三万Token的超长会话，预处理开销仍稳定控制在五十毫秒以内。该研究在Linux与Windows双平台完成交叉复现，为工业界优化长上下文内存管理、平衡推理效率与状态安全提供了高确定性的工程范式。完整代码与测试日志已同步公开。