上下文健康度检查

长对话里，你其实不知道上下文还剩多少

大模型客户端通常不会在 prompt 里注入「当前 token 用量百分比」，Agent 也就无法给出精确读数。对话一拉长，历史消息、系统提示和工具输出会一起堆进窗口；等到回复变短、漏约束或开始「忘事」，往往已经偏晚。

Context Guard 用轮数估算近似判断占用：以约 200K 窗口、50%（约 100K tokens） 为安全线为基准，并约定单次往返（含工具调用）大约 500～2000 tokens（因模型与内容而异）。

触发后做什么

1. 估算轮数：统计当前对话里用户发消息的次数（不含系统提示与工具结果）；若 Bash/Read/Write 等工具调用很多，将估算轮数乘以 1.5～2 向上修正。
2. 输出健康度报告（中文）：给出估算轮数、折算用量区间，以及 ✅ 健康 / ⚠️ 注意 / ❌ 建议重启 等等级。
3. 操作建议：健康则继续；注意则建议把要点写入 MEMORY.md 并准备新会话；建议重启则立即开新会话，关键信息先落盘再续作。

主动提醒与边界

无需用户触发时：折算后超过约 25～30 轮、且仍在做复杂任务（非简单问答）时，会最多提醒一次，建议记入 MEMORY.md 后开新会话。

| 对话轮数（估算） | 建议 |
|------------------|------|
| ≤ 15 轮 | 继续 |
| 16～50 轮 | 留意质量，考虑归档 |
| > 50 轮 | 强烈建议新会话 |

注意：这是启发式估算，不是 UI 层的精确 token 计数；工具密集轮次应向上修正。若你使用 GPT-4o（128K）等其它窗口，应按对应窗口调整心里预期。