本文通过一个真实的商品分类审核场景，详细讲解 Claude Code Subagent 的创建、调用，以及大规模数据处理时的上下文管理技巧。 

背景
我在做一个招投标相关的项目，需要维护一份商品标准化分类体系表。随着业务发展，商品清单不断增加，我需要定期检查：哪些商品还没有被现有分类覆盖？ 
手上有两个文件： 

goods.txt：商品清单，一行一个商品名，约 5000 个
标准化分类体系表.md：现有的分类表，markdown 表格格式

目标很简单：找出所有未被覆盖的商品，并给出分类建议。 
解决方案对比
面对这个需求，我尝试了三种方案： 
方案 1：直接 Prompt 让 AI 处理
最直接的想法：把 goods.txt 和 标准化分类体系表.md 都丢给 Claude，让它一次性处理。 
核心问题： 

❌ 上下文溢出：5000 个商品 + 分类表 + 审核结果，轻松超出上下...