Docroom 文档压缩引擎

解决的问题

大型工具输出、JSON、日志、搜索结果常占满上下文，但直接摘要会丢失字段、版本、异常和证据定位。docroom 针对这种“可重建、可再次读取、需要导航”的办公材料，提供压缩与回查链路，而不把原文替换成不可审计的摘要。

工作方式

• 先分类再压缩：按 A–E 信息责任划分，只有结构化、重复、可再取得的 A/B 类工具输出进入压缩；C/D/E 源事实、Office/HTML 结构、敏感材料默认保留。
• 调用官方 Headroom MCP：通过 headroom_compress、headroom_retrieve、headroom_stats 使用原生压缩、CCR 原文缓存和 token 统计。
• 保真门禁：压缩前保留来源工具、字段名、URL、ID、版本、分页边界、异常和证据定位；只裁剪重复模板、无关字段和完全重复记录。
• 收益验证：要求 tokens_saved > 0、元数据可回查、CCR 能取回一致原文；失败时降级为分页、缩小读取范围或原样保留。

适用边界

适合大型、重复、结构化且可在后续步骤复用的工具输出。不适合精确引用、最终结论、Word/Excel/PPT 原生结构、图片图表、公式、DOM/CSS、敏感材料或缺少授权的内容。需要当前环境暴露官方 Headroom MCP，并在输出事实前用 headroom_retrieve(hash) 回查原文。