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OpenClaw

subagent-context-compactor

上下文压缩代理,采用分层压缩策略,基于内存使用触发机制。处理HOT/WARM/COLD三层数据,优化token使用。当用户需要压缩对话上下文、优化内存使用、管理会话历史、减少token消耗时使用此技能。特别适用于长时间对话、复杂任务处理、需要保留重要历史信息的场景。

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Installation

Follow the repository instructions for this skill and your agent. Review the files and dependencies before adding it to your workflow.

SkillHub CLI

skillhub install geoshan/subagent-context-compactor

Inspect the source and compatibility requirements, then follow its installation steps.

Give your agent the source link and ask it to inspect instructions and dependencies before explaining the installation steps.

View source ↗Guides

Skill instructions

上下文压缩技能

专门负责压缩上下文的代理,采用分层压缩策略,基于内存使用触发机制。处理HOT/WARM/COLD三层数据,优化token使用。

🎯 技能概述

这是一个智能上下文压缩系统,能够:

  1. 实时监控会话上下文使用情况
  2. 自动触发压缩优化
  3. 分层管理历史信息
  4. 减少token消耗,提高会话效率

📋 使用场景

立即使用此技能当用户:

  • 说"压缩上下文"、"优化内存"、"减少token使用"
  • 提到"长时间对话"、"会话历史太长"
  • 需要"保留重要信息,删除冗余内容"
  • 处理"复杂任务,需要上下文管理"
  • 遇到"token限制"或"上下文窗口不足"
  • 想要"自动清理对话历史"

🏗️ 系统架构

三层数据管理
  1. HOT层 - 实时信息(最近1天,最高重要性)
  2. WARM层 - 近期信息(最近7天,中等重要性)
  3. COLD层 - 历史信息(最近30天,参考重要性)
触发机制
  • 内存触发:Token使用率 > 70% 或消息数 > 50
  • 时间触发:每小时自动检查
  • 事件触发:会话开始/结束、任务完成
  • 手动触发:用户命令触发

🚀 快速开始

启动压缩系统
# 启动完整系统
./start_system.sh

# 启动监控服务
./start_monitor.sh

# 检查系统状态
./check_status.sh
基本命令
# 查看压缩状态
python3 integration.py --status

# 手动触发压缩
python3 integration.py --compress

# 查看压缩历史
python3 integration.py --history

📁 文件结构

context-compactor/
├── SKILL.md                    # 技能说明文件
├── README.md                   # 详细文档
├── config.json                 # 配置文件
├── requirements.txt            # Python依赖
├── start_system.sh             # 启动脚本
├── stop_system.sh              # 停止脚本
├── check_status.sh             # 状态检查
├── start_monitor.sh            # 监控启动
├── stop_monitor.sh             # 监控停止
├── compactor.py                # 核心压缩逻辑
├── hierarchical_compactor.py   # 分层压缩器
├── monitor.py                  # 监控服务
├── integration.py              # 集成服务
├── api_server.py               # API服务器
├── test_compaction.py          # 测试脚本
└── logs/                       # 日志目录

⚙️ 配置说明

配置文件 config.json 包含以下关键设置:

`...

Source information

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/geoshan/subagent-context-compactor
Version
—
Commit
7a88e2a75304ea613ab8389569331a074d0c0239
Classification source
rules
Status
active
Visibility
public

These signals come from indexed source analysis and may lag behind changes. Check the current source files.

README

上下文压缩系统

基于分层策略的智能上下文压缩系统,用于监控和优化OpenClaw会话的上下文使用。

功能特性

🎯 核心功能
  • 实时监控: 持续监控会话上下文使用情况
  • 分层压缩: HOT/WARM/COLD三层数据管理
  • 智能触发: 基于内存使用、时间和事件的触发机制
  • 自动优化: 根据阈值自动执行压缩
  • 详细报告: 完整的压缩统计和性能报告
📊 分层策略
层级 描述 保留时间 最大项目 重要性阈值 压缩方法
HOT 最近的关键信息 1天 20 0.7 总结
WARM 中等重要性的历史信息 7天 100 0.4 关键词提取
COLD 长期存储的参考信息 30天 500 0.2 归档
⚡ 触发机制
  1. 内存触发: Token使用率 > 70% 或消息数 > 50
  2. 时间触发: 每小时自动检查,或按计划时间
  3. 事件触发: 会话开始/结束、任务完成、错误发生

快速开始

1. 启动系统
cd ~/.openclaw/workspace/context-compactor
./start_system.sh
2. 检查状态
./check_status.sh
3. 停止系统
./stop_system.sh

系统架构

context-compactor/
├── monitor.py              # 监控服务
├── hierarchical_compactor.py # 分层压缩器
├── integration.py          # 集成服务
├── config.json            # 配置文件
├── start_system.sh        # 启动脚本
├── stop_system.sh         # 停止脚本
├── check_status.sh        # 状态检查
├── start_monitor.sh       # 监控启动
├── stop_monitor.sh        # 监控停止
├── logs/                  # 日志目录
├── context_compactor.db   # SQLite数据库
└── README.md             # 本文档

配置说明

主要配置项
分层配置 (tiers)
{
  "hot": {
    "retention_days": 1,
    "max_items": 20,
    "importance_threshold": 0.7
  }
}
触发机制 (trigger_mechanisms)
{
  "memory_based": {
    "enabled": true,
    "token_usage_threshold": 0.7,
    "message_count_threshold": 50
  }
}
压缩方法 (compression_methods)
{
  "summarization": {
    "enabled": true,
    "max_length_ratio": 0.3
  }
}

使用示例

###...

Extracted content

SKILL.md
# 上下文压缩技能

专门负责压缩上下文的代理,采用分层压缩策略,基于内存使用触发机制。处理HOT/WARM/COLD三层数据,优化token使用。

## 🎯 技能概述

这是一个智能上下文压缩系统,能够:
1. 实时监控会话上下文使用情况
2. 自动触发压缩优化
3. 分层管理历史信息
4. 减少token消耗,提高会话效率

## 📋 使用场景

**立即使用此技能当用户:**
- 说"压缩上下文"、"优化内存"、"减少token使用"
- 提到"长时间对话"、"会话历史太长"
- 需要"保留重要信息,删除冗余内容"
- 处理"复杂任务,需要上下文管理"
- 遇到"token限制"或"上下文窗口不足"
- 想要"自动清理对话历史"

## 🏗️ 系统架构

### 三层数据管理
1. **HOT层** - 实时信息(最近1天,最高重要性)
2. **WARM层** - 近期信息(最近7天,中等重要性)
3. **COLD层** - 历史信息(最近30天,参考重要性)

### 触发机制
- **内存触发**:Token使用率 > 70% 或消息数 > 50
- **时间触发**:每小时自动检查
- **事件触发**:会话开始/结束、任务完成
- **手动触发**:用户命令触发

## 🚀 快速开始

### 启动压缩系统
```bash
# 启动完整系统
./start_system.sh

# 启动监控服务
./start_monitor.sh

# 检查系统状态
./check_status.sh
```

### 基本命令
```bash
# 查看压缩状态
python3 integration.py --status

# 手动触发压缩
python3 integration.py --compress

# 查看压缩历史
python3 integration.py --history
```

## 📁 文件结构

```
context-compactor/
├── SKILL.md                    # 技能说明文件
├── README.md                   # 详细文档
├── config.json                 # 配置文件
├── requirements.txt            # Python依赖
├── start_system.sh             # 启动脚本
├── stop_system.sh              # 停止脚本
├── check_status.sh             # 状态检查
├── start_monitor.sh            # 监控启动
├── stop_monitor.sh             # 监控停止
├── compactor.py                # 核心压缩逻辑
├── hierarchical_compactor.py   # 分层压缩器
├── monitor.py                  # 监控服务
├── integration.py              # 集成服务
├── api_server.py               # API服务器
├── test_compaction.py          # 测试脚本
└── logs/                       # 日志目录
```

## ⚙️ 配置说明

配置文件 `config.json` 包含以下关键设置:

`...
README
# 上下文压缩系统

基于分层策略的智能上下文压缩系统,用于监控和优化OpenClaw会话的上下文使用。

## 功能特性

### 🎯 核心功能
- **实时监控**: 持续监控会话上下文使用情况
- **分层压缩**: HOT/WARM/COLD三层数据管理
- **智能触发**: 基于内存使用、时间和事件的触发机制
- **自动优化**: 根据阈值自动执行压缩
- **详细报告**: 完整的压缩统计和性能报告

### 📊 分层策略
| 层级 | 描述 | 保留时间 | 最大项目 | 重要性阈值 | 压缩方法 |
|------|------|----------|----------|------------|----------|
| **HOT** | 最近的关键信息 | 1天 | 20 | 0.7 | 总结 |
| **WARM** | 中等重要性的历史信息 | 7天 | 100 | 0.4 | 关键词提取 |
| **COLD** | 长期存储的参考信息 | 30天 | 500 | 0.2 | 归档 |

### ⚡ 触发机制
1. **内存触发**: Token使用率 > 70% 或消息数 > 50
2. **时间触发**: 每小时自动检查,或按计划时间
3. **事件触发**: 会话开始/结束、任务完成、错误发生

## 快速开始

### 1. 启动系统
```bash
cd ~/.openclaw/workspace/context-compactor
./start_system.sh
```

### 2. 检查状态
```bash
./check_status.sh
```

### 3. 停止系统
```bash
./stop_system.sh
```

## 系统架构

```
context-compactor/
├── monitor.py              # 监控服务
├── hierarchical_compactor.py # 分层压缩器
├── integration.py          # 集成服务
├── config.json            # 配置文件
├── start_system.sh        # 启动脚本
├── stop_system.sh         # 停止脚本
├── check_status.sh        # 状态检查
├── start_monitor.sh       # 监控启动
├── stop_monitor.sh        # 监控停止
├── logs/                  # 日志目录
├── context_compactor.db   # SQLite数据库
└── README.md             # 本文档
```

## 配置说明

### 主要配置项

#### 分层配置 (`tiers`)
```json
{
  "hot": {
    "retention_days": 1,
    "max_items": 20,
    "importance_threshold": 0.7
  }
}
```

#### 触发机制 (`trigger_mechanisms`)
```json
{
  "memory_based": {
    "enabled": true,
    "token_usage_threshold": 0.7,
    "message_count_threshold": 50
  }
}
```

#### 压缩方法 (`compression_methods`)
```json
{
  "summarization": {
    "enabled": true,
    "max_length_ratio": 0.3
  }
}
```

## 使用示例

###...

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