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案例技能关于
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context-engineering - 针对 Token 优化的 Agent 上下文工程

通过相关性打分、上下文压缩、预算分配与上下文回收,在降低 Token 开销的同时提升 Agent 输出质量。

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更新于: 2026-09-20

能力

典型输入

典型输出

该技能可以做什么

  • 评估上下文来源的相关性得分
  • 通过摘要技术压缩对话历史
  • 强制执行上下文 Token 预算
  • 分层应用渐进式上下文加载
  • 回收未使用的工具输出上下文

输入

  • 原始上下文来源
  • Token 预算参数
  • 任务规范

输出

  • 组装完成的上下文窗口
  • 上下文压缩摘要
  • 会话记忆更新

要求

  • 兼容的 Agent Harness 框架
  • Token 计数能力

来源

  • 规范: SKILL.md

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上下文工程
Token优化
上下文窗口
渐进式披露
上下文压缩
评估上下文来源的相关性得分
通过摘要技术压缩对话历史
强制执行上下文 Token 预算
分层应用渐进式上下文加载
原始上下文来源
Token 预算参数
任务规范
组装完成的上下文窗口
上下文压缩摘要
会话记忆更新