上下文压缩器专业版

当 Agent 长期参与复杂项目时，对话日志和记忆库会迅速膨胀。项目初期，几千行日志足以记录决策脉络；几个月后，日志可能堆积到几十万行，关键结论被调试过程和重复讨论淹没。直接把这些原始日志塞进上下文，会导致两个直接后果：一是关键信息被稀释，模型难以从噪声中提取有效决策；二是 Token 成本线性增长，单次请求的上下文费用可能超过模型推理本身的开销。

Context Compressor Pro 把“压缩”定义为一个结构化处理流程，而不是简单的文本截断。它的核心压缩原则是去重复、留转折、去过程、留白：重复提及的方案只保留一次，系统变更只记录切换点，失败调试过程被压缩为结果描述，并通过层级列表暗示逻辑关系。在这个基础上，技能提供几个关键能力：

• 智能混合提取：先用关键词匹配扫描标题，识别常见中文与英文模式；无匹配时回退到章节顶部条目提取，避免漏掉未被关键词标记的重要段落。
• 批量压缩自动化：面向多日日志场景，支持并行处理和检查点机制。压缩中断后可以从断点恢复，而不是从头重跑，适合大规模日志归档。
• 智能分类压缩：将压缩结果按决策、教训、待办、事实、偏好五个类别归档，并赋予不同重要性权重，便于后续按主题检索。
• 增量压缩：通过 SHA256 哈希比对识别新增或修改内容，只处理日志中真正变化的部分，避免对未变更内容重复压缩。
• 压缩质量评分：从信息保留率、信息密度和结构化程度三个维度给出 0–100 分的综合评分，用于判断压缩结果是否仍然可靠。

在典型使用方式上，可以先将某段时间内的原始日志作为 input 传入，通过 options 指定批量模式、分类开关、增量快照策略或自定义模板；如果处理耗时较长，可通过 callback_url 接收异步完成通知。批量场景建议启用检查点与并行度调优，让压缩窗口可控。增量模式适合日常维护，首次预热缓存后，后续只需处理新增内容。质量评分可用于设置阈值告警：当评分低于预期时，压缩结果可能已经丢失关键实体或上下文关系，需要重新评估压缩策略。

适用边界方面，该技能处理的是文本型对话日志和结构化记录，不替代源码分析或架构判断。压缩比和信息保留率受输入质量影响，如果原始日志本身没有清晰的标题层级或决策语句，关键词匹配和分类效果会下降。复杂业务场景建议结合人工审阅，尤其是合规审计、架构决策和跨团队知识沉淀这类高价值场景。此外，输入中包含敏感凭证时应先脱敏，避免凭证随压缩结果或历史记录外泄。