Xiaoyaoclaw Context Budget

OpenClaw Context Budget（上下文检查 / 上下文优化）

📖 完整文档（安装 / 快速上手 / 常见问题）：https://github.com/dtsola/xiaoyaoclaw-context-budget 用户或智能体需要更多说明时，引导其访问上述 GitHub 仓库查看图文教程与最新版本。

🚀 小遥Claw：「把 AI 助手装进自己的电脑」：https://www.yuque.com/dtsola/igp1aa/adcicbai2zlem0bz

核心目的：上下文优化 —— 把「模型上下文窗口该配多大」变成 一次检测 + 一个数字确认：检测当前已启用的模型，去各厂商官方来源取最新标称窗口，按 60% 给出建议值，你确认后才写入配置并校验。本技能不会自动运行（无定时任务、无后台行为）。 纯指令式（无脚本、无数据文件）：模型与数值运行时动态读取，不写死任何厂商或数字。

权限与写操作声明（权限透明）

本技能会修改模型配置。所有写操作都必须先经用户确认 —— 不存在"未经确认就改配置"的路径。

通用性要求（硬约束）

口径（固定，不需询问用户）

1. 有效窗口 = 厂商标称窗口 × 比例，比例默认 60%（留余量，减少注意力分散；用户可临时指定其它比例）
2. 压缩阈值不碰（保持系统默认）
3. 只配置「已启用」模型（运行时动态判定，见下）；未在用模型默认不动
4. 只改窗口字段（contextWindow）；maxTokens、成本、并发等一律不碰
5. 不留痕：不写审计文件、不建历史清单；仅记录「本次将被修改字段的旧值」供一步回退（一次性、覆盖式）。用户如需留痕，可要求输出本次变更摘要自行保存
6. 不擅自重载 / 重启、不擅自清理会话状态：一律先提示、由用户决定（见「权限与写操作声明」）
7. 比例是技能内部默认，不作为用户输入项

触发分级（读 / 写分离）

无论哪种意图，写入都必须经决策卡确认 —— 本技能没有"一句话直接改配置"的路径。

流程：检测（只读）→ 决策（回一个数字）→ 执行（确认后写入）

① 检测（只读，零改动）

先发一句（避免等待空档）：

🎛️ 开始上下文检查：看当前启用的模型 → 去各厂商官方来源取最新窗口（约 30–60 秒）

然后依次做：

1. 读取配置（环境无关，且只取所需字段）
   • 首选 agent 的 gateway 工具 config.get（无需知道文件路径）；若返回整份配置，只提取上述窗口相关字段用于计算，其余内容不回显、不传递、不外发
   • 不可用时：按平台常见位置探测配置文件（同样只提取窗口相关字段）；仍找不到 → 询问用户
   • 不读取任何密钥/凭据类内容（如渠道密钥、令牌、供应商 API key）；如操作过程中意外出现此类内容，一律忽略且不写入任何输出
2. 动态枚举模型（不在指令里写死任何模型）
   • 在用：各 agent 的 model.primary + model.fallbacks、agents.defaults.model
   • 旁路在用：agents.defaults.imageModel / pdfModel
   • 已定义未用：models.providers.*.models[] 中未被上述引用的（默认不配）
   • 若该安装形态存在运行时覆写模型的插件/机制，提示用户「生效窗口可能不由本配置决定」
3. 动态检索厂商标称窗口（每个在用模型逐个）
   • 优先官方来源：厂商官方文档 / 官方 API 模型元数据 → 其次官方控制台/定价页/公告 → 再次第三方（标注需确认）
   • 每次必须记录：标称值 + 来源 URL + 抓取时间（仅在决策卡上呈现，不落盘）
   • 官方模型名与配置里的 id 不一致（别名、已退役名）→ 向用户复述确认
   • 检索不到 → 降级链：官方来源 → 官方镜像域 → 请用户提供链接 → 标「未溯源」（绝不静默沿用旧值）
   • 来源非官方或不可达时：标「未溯源」并禁止据此写入配置（只能提示用户自行确认后手工设置）
4. 计算建议值：建议窗口 = floor(标称 × 比例)（比例默认 0.6）

出口 A（无差异）：只回一句后结束

✅ 检测完成：N 个在用模型的窗口都合适，无需调整。

出口 B（有差异） → 进决策卡。

② 决策（用户回一个数字）

决策卡模板（≤10 行；占位符需用运行时真实值填充）：

🎛️ 检测到 N 项可调整
· <provider>/<model>（状态）｜ 官方标称 <值> ｜ 现值 <值> → 建议 <值>
· <provider>/<model>（状态）｜ 官方标称 <值> ｜ 现值 <值> ✅ 无需调整
*建议值 = 官方窗口 × <比例>（留余量，防注意力分散）*｜来源：<来源名>（抓取时间）

回 1 采纳 ｜ 2 保持现状 ｜ 3 看详情（来源链接、未在用模型）

• 1 采纳（可加限定，如「只改某某」）→ 进执行
• 2 保持现状 → 结束，不改任何配置
• 3 展开来源链接与未在用模型清单，再等决策
• 用户可临时指定比例（如「比例 50%」）→ 按该比例重算（仅本次）

呈现纪律：若该安装形态已设置自定义压缩阈值，会出现「公式本意触发点」与「本环境可执行触发点」分叉 —— 必须并排标注，不能只给一个数。

③ 执行（经确认后写入）

用户确认后按固定 6 步执行，然后回执 3 行。

落配置的硬规则（逐条自检，源自一次真实事故）

1. 载荷必须带完整数组：models.providers.<provider>.models[] 在 config.patch 中是数组整体替换 → 凡涉及某 provider，必须提交该 provider 的完整 models 数组（含未改动模型），否则会误删同 provider 的其它模型
2. 自检数组：核对数组长度与 id 列表，确认仅目标模型的 contextWindow 有变化；不一致即中止
3. 只写窗口字段；不碰 maxTokens、不碰压缩阈值；写入前展示 diff 并二次确认；来源标注为「未溯源」的值一律不写入
4. 写入用 config.patch（禁用 config.apply）

回执模板（3 行）：

✅ 已改 N 项：<provider>/<model> 旧值 → 新值
校验通过（运行态窗口已生效）
如需回退回「撤销本次调整」

厂商文档检索策略（运行时，不内置数据表）

• 检索式优先命中官方域名：例如「<厂商名> <模型名> context length official docs」「<厂商> 模型 上下文窗口 官方」
• 认官方页面里的结构化字段（如 "CONTEXT LENGTH"、模型规格表中的「上下文窗口」列），而不是正文散述
• 同一模型的多个官方来源冲突时：取更权威/更新的那个，并在卡上注明两个值
• 官方页面为 JS 渲染站点时，可改用站内 API / 渲染后读取的方式取数；官方镜像域可作为连通性降级
• 每次结果都只在决策卡上呈现，不落盘

子指令

反触发（不要触发本技能）

实现原则：纯指令式

本技能不含脚本、不含数据文件，只用 agent 内置工具完成全流程：

好处：零依赖（不需要任何运行时环境）、零维护（没有会过期的数据文件）、跨安装形态一致。