您可以发送的消息数量将根据您的Claude.ai计划而有所不同。有关您计划使用情况的更多信息，请访问以下资源：
Claude for Work：
影响您使用限制的其他因素包括：
消息长度
文件附件大小
当前对话长度
工具使用（例如：研究、网络搜索）
模型选择
Artifact创建和使用
我们的系统还包括缓存功能，帮助您优化使用限制：
项目中的内容会被缓存，重复使用时不会计入您的限制
您经常使用的类似提示会被部分缓存
Claude会记住对话中较早的上下文
1. 规划您的对话
在开始与Claude对话之前，请考虑以下几点：
您需要什么具体信息或帮助？
您能否将多个相关问题合并到一条消息中？
您是否可以预先提供一些背景信息？
规划有助于减少所需的来回消息数量。
2. 具体而简洁
在每条消息中提供清晰、详细的指示或问题
避免可能需要澄清的模糊查询
包含相关上下文以帮助Claude更好地理解您的需求
3. 在对话中利用Claude的记忆
Claude只在单个对话中保留上下文
引用之前的信息而不是重复它
使用"如前所述"等短语来建立在对话早期部分的基础上
4. 批量处理类似请求
如果您有多个相关任务或问题，请将它们组合在一条消息中。例如，不要为每个数学问题发送单独的消息，而是在一条消息中发送所有问题。
5. 发送前检查和编辑
花一点时间检查您的消息是否清晰完整，以减少后续消息的需要。
6. 有效使用项目知识库
项目提供显著的缓存优势：
当您将文档上传到项目时，它们会被缓存以供将来使用
每次您引用该内容时，只有新的/未缓存的部分会计入您的限制
这意味着您可以重复使用相同的文档，而不会很快用完您的消息
示例：如果您正在撰写研究论文并将所有参考资料添加到项目中，您可以就这些资料提出多个问题，使用的消息比每次上传它们要少
项目现在提供检索增强生成（RAG）模式，允许扩展项目知识容量。更多信息请参见这里。
快速缓存提示：
对于您将多次引用的任何内容，请使用项目
在项目开始时上传您的核心工作文档
您使用相同内容越多，从缓存中获得的好处就越多
特定用例的最佳实践示例
编程任务
在初始消息中提供关于您编程环境的完整上下文
在一条消息中包含完整的相关代码片段以进行审查或调试
写作协助
全面概述要求、目标受众和关键要点
在一条消息中发送完整文本进行编辑，而不是将其分解
研究和分析
最初清楚地定义您的研究问题和重点领域
在一条结构良好的消息中提供所有相关数据
通过遵循这些最佳实践，您可以最有效地使用Claude.ai上的消息分配。