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项目上下文管理

项目上下文管理

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_19a6d235/project-context-manager。

技能介绍

要解决的问题

WorkBuddy 在多项目、多对话场景中容易出现上下文断裂：同一项目隔天继续时，AI 需要重新解释背景；项目切换时，可能误用其他项目的方案；对话越长，token 消耗和重复确认也越多。

工作方式

  • 渐进式披露：通过 L1 对话指纹、L2 增量摘要、L3 项目模板、L4 用户确认 四层缓存，优先复用已确认内容，只在必要时处理增量。
  • 跨项目安全访问：被动读取，显式授权，跨项目信息标注 [来源：项目名]，且不会写入当前项目；自动过滤密码、密钥等敏感内容。
  • 标签系统：从对话中提取技术栈、领域和任务类型，用户确认后可用于项目关联与标签云视图。
  • 触发方式：支持手动指令、名称触发，以及通过 Stop hook 在对话结束时保存上下文。

适用边界

该技能面向小团队或离线工作区使用，适合需要持续维护项目上下文的工程师。它不替代代码库扫描、需求文档或权限系统；跨项目能力依赖用户明确提及目标项目，且自动保存需要额外配置。

使用场景

  • 跨天继续同一项目时，用 `pcm.py create` 恢复架构、决策和技术栈背景。
  • 切换多个 WorkBuddy 项目时，明确引用目标项目方案并保留来源标注。
  • 对话较长且涉及方案、目标时，用标签云确认技术栈与任务类型。
  • 配置 `Stop hook` 后，在对话结束时自动保存项目上下文摘要。

适合人员

  • 在 WorkBuddy 中并行维护多个项目、需要减少重复背景说明的工程师。
  • 希望把对话里的架构决策沉淀成可复用上下文的独立开发者。
  • 需要在项目间引用方案、同时避免误写跨项目内容的技术负责人。
  • 偏好纯 Python 标准库、可离线部署的小团队 AI 工具维护者。