diegosouzapw aictxt-manager: AI上下文管理
描述
生成、维护、修剪AICTXT（AI Context Text）文档，确保AI代码生成的上下文大小在CRAFT标准限制内。
适用场景
- WORKFLOW_STEP_5 Task S5-2: AICTXT创建初期，生成初始内容
- WORKFLOW_STEP_5 Task S5-3: Self-Reflection中定期审视和修剪
- 实施过程中: 当AICTXT增长过大时，需要修剪
输入
- spec/implementation/ai_context.md（当前AICTXT）
- goal_breakdown.md（GOAL清单）
- scenarios/bdd_test_scenarios.md（关键SC）
- design/（架构和设计约束）
- 当前级别（L1/L2/L3）
输出
- AICTXT审视报告（markdown）
- 当前大小分析（行数/Token数）
- 对标标准：
- L1: ≤5000字/≤1000行
- L2: ≤8000字/≤1500行
- L3: ≤12000字/≤2000行
- 修剪建议（删除/压缩/分离的内容）
- 优化后的AICTXT片段
AICTXT内容结构
标准AICTXT结构（按优先级）：
# AI Context - [项目名] [GOAL ID]
## 业务背景 (A级-关键)
- 用户故事: [US简述]
- 业务价值: [为什么重要]
- 成功标准: [AC清单]
## 技术约束 (A级-关键)
- 技术栈: [框架/库/版本]
- 关键依赖: [外部服务/API]
- 性能要求: [响应时间/并发等]
## 实现目标 (A级-关键)
- GOAL: [G-NNN 描述]
- 关联SC: [SC-NNN, SC-NNN]
- 模块: [module_name]
## 架构概览 (B级-重要)
- 系统设计: [简要架构]
- 关键接口: [API/方法签名]
- 数据流: [输入→处理→输出]
## 已知约束 (B级-重要)
- 不能修改: [列表]
- 必须遵循: [规范/模式]
- 边界条件: [特殊情况]
## 参考链接 (C级-可选)
- 详细设计: [链接]
- 相关GOAL: [链接]
- 测试场景: [链接]
执行策略
第1步: 读取和分析
- 读取当前ai_context.md
- 计算大小（字数/行数/Token数）
- 对标CRAFT标准
第2步: 关键性分析
- A级（关键）: GOAL/SC/业务背景/技术约束
- B级（重要）: 架构概览/关键接口/已知约束
- C级（可选）: 详细实现/背景知识/参考链接
第3步: 修剪方案
- 删除C级非关键内容
- 压缩B级冗余表达（用表格替代长段落）
- 链接到外部文档而非嵌入
- 删除过期或已完成的信息
第4步: 大小优化
| 优化技巧 | 效果 |
|---|---|
| 用表格替代列表 | 节省20-30% |
| 删除示例代码 | 节省30-40% |
| 链接替代嵌入 | 节省40-50% |
| 缩写术语 | 节省10-15% |
第5步: L1/L2/L3分级
- L1: 仅A级内容，≤1000行
- L2: A级+B级核心，≤1500行
- L3: 完整A级+B级，≤2000行
第6步: 生成优化版本
- 保留关键信息完整
- 删除冗余表达
- 添加清晰的链接
价值
- AI Pair/Devs: AICTXT大小管理，提升AI代码生成效率
- Tech Lead: 清晰的上下文焦点，避免AI分散注意力
- 成本: 减少Token消耗，降低AI调用成本
验收标准
- AICTXT大小在CRAFT限制内
- 关键信息完整（GOAL/SC/约束）
- 冗余信息已删除
- 链接清晰可追溯