Context Guard — 上下文健康度监控

技术限制（重要）

AI 无法精确获取当前 token 用量百分比（该数据在 UI 层，不注入 prompt）。

本 skill 采用轮数估算方式近似判断，不是精确值，但足够实用。

估算规则

每次对话（含工具调用）消耗约 500~2000 tokens，按模型不同有差异。

以 200K token 上下文窗口为基准，安全线 50% = 约 100K tokens。

| 对话轮数 | 估算用量 | 建议 |

|-----------|---------|------|

| ≤ 15 轮 | < 30% | ✅ 健康，无需担心 |

| 15~30 轮 | 30%~60% | ✅ 可接受，关注响应质量 |

| 30~50 轮 | 60%~80% | ⚠️ 接近警戒线，建议准备开新会话 |

| > 50 轮 | > 80% | ❌ 强烈建议开新会话，质量可能已下降 |

> 注意：包含大量工具调用（Bash/Read/Write 等）的轮次消耗更高，应向上修正估算。

执行流程

当用户触发本 skill 时，执行以下步骤：

1. 估算当前轮数

• 回顾当前对话中用户发消息的次数（不含系统提示和工具结果）
• 若对话中包含大量工具调用（每轮可能消耗 2000+ tokens），将估算轮数 × 1.5~2

2. 输出健康度报告

按以下格式输出（用中文）：

📊 上下文健康度检查

估算轮数：约 N 轮（含工具调用折算）
估算用量：约 X%（安全线 50%）

状态：✅ 健康 / ⚠️ 注意 / ❌ 建议重启

建议：[根据估算结果给出具体建议]

3. 给出操作建议

| 状态 | 建议操作 |

|------|---------|

| ✅ 健康 | 无需操作，继续对话 |

| ⚠️ 注意 | 建议将当前重要信息写入 MEMORY.md，准备开新会话 |

| ❌ 建议重启 | 立即开新会话，将关键信息写入 MEMORY.md 后再继续 |

主动提醒规则

在长对话中（无需用户触发），当满足以下条件时主动提醒用户：

• 对话轮数超过 25 轮（含工具调用折算后超过 30 轮）
• 且用户正在继续进行复杂任务（不是简单问答）

提醒文案（简洁，不啰嗦）：

> 💡 提示：当前对话已约 N 轮，上下文可能接近 50% 用量。如需保持最佳性能，可以考虑将关键信息记入 MEMORY.md 后开新会话。

提醒频率：同一对话中最多提醒 1 次，避免打扰。

最佳实践（写入 MEMORY.md 的要点）

提醒用户重启时，建议同时提示以下操作：

1. 保存关键信息 — 将当前任务进度、重要结论写入 MEMORY.md
2. 开新会话 — 点击"新对话"按钮
3. 恢复上下文 — 新会话开始时，AI 会自动读取 MEMORY.md 恢复关键信息

参考资料

不同模型的上下文窗口大小（供精确估算参考）：

| 模型 | 上下文窗口 |

|------|------------|

| Claude 3.5/3.7 Sonnet | 200K |

| GPT-4o | 128K |

| WorkBuddy 内置模型 | 视具体版本而定 |

如用户使用了特定模型，优先用该模型的窗口大小进行估算。