审计级上下文瘦身，零风险可逆优化

审计级上下文清理工具，识别提示膨胀源头并提供可逆优化方案，零自动操作风险。

基本信息

• 技能名称?context-clean-up
• 中文名称?审计级上下文瘦身，零风险可逆优化
• 作者?phenomenoner
• 分类?专业技能
• 版本?1.0.7
• 标签?context-management, performance, audit, cost-optimization, openclaw

使用方法

使用说明
核心用法
context-clean-up 是一款审计优先的诊断型技能，专注于解决 AI 助手会话中因上下文膨胀导致的响应变慢、成本上升和噪音干扰问题。用户通过 /context-clean-up 命令触发审计流程，系统生成 排名 offender 列表 + 低风险修复计划 ，全程不执行任何自动变更。
标准工作流三步走：

1. 范围界定 ：确认 workspace 目录与 OpenClaw 状态目录（默认 macOS/Linux ~/.openclaw ，Windows %USERPROFILE%.openclaw ）
2. 运行审计脚本 ：执行 python3 scripts/context_cleanup_audit.py 生成 JSON 报告，解读指标包括 tool result 体积、自动化 transcript 噪音、bootstrap 文件膨胀程度、常驻专家技能数量等
3. 输出修复计划 ：按风险梯度（噪音纪律 → 启动文件精简 → 常驻表面缩减 → 高风险配置变更）提供 3-8 项具体建议，每项附精确变更、预期效果、回滚步骤、验证方法
   权威验证机制
   该技能强调 可量化验证 ，优先采用 fresh-session /context json 收据中的硬指标（ promptTokens 、 skills.promptChars 、 projectContextChars 等），拒绝依赖"感觉变快了"等主观反馈。若收据不可用，则降级为基于排名的估算，并明确标注置信度。
   典型诊断对象
   | 膨胀类别 | 具体表现 | 修复策略 | |---------|---------|---------| | 工具结果堆叠 | 超大 exec/read/web_fetch 输出残留 | 截断或外置存储 | | 自动化噪音 | cron "OK" 心跳、非告警级日志 | 成功时静默 (NO_REPLY) | | 启动文件膨胀 | 臃肿的 AGENTS.md/MEMORY.md/SKILL.md | 迁移至 references/ 按需加载 | | 常驻专家冗余 | 低频使用却 always-on 的专业技能 | 转为按需 worker/subagent | | 摘要累积 | 携带过多历史细节的滚动摘要 | 仅保留重启关键事实 | 关键局限与注意事项
   会话隔离效应 ：OpenClaw 多数运行时会在会话开始时快照技能/bootstrap 配置，因此当前会话内执行的清理操作 无法立即生效 ，需开启新会话进行权威验证。该技能明确禁止自动删除、无人值守配置编辑、静默 cron 修剪，所有变更必须经用户显式批准。
   手动辅助要求 ：若需文件级深度分析，用户须手动运行捆绑脚本并粘贴 JSON 结果，技能本身不调用 exec 或 read 工具，安全边界清晰。
   适合人群
   高频使用 OpenClaw 且会话成本敏感的专业开发者
   维护复杂多技能工作流的自动化工程师
   遭遇"越来越慢"但难以定位根源的诊断型用户
   常规风险
   | 风险等级 | 场景 | 缓释措施 | |---------|------|---------| | 低 | 误判膨胀源导致无效优化 | 多维度指标交叉验证 | | 中 | 新会话验证遗漏，误以为优化失败 | 文档强制提醒 session 隔离 | | 低 | 手动脚本执行环境依赖问题 | 提供 Windows/macOS/Linux 三平台命令变体 |