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context-switch-token-optimizer上下文切换令牌优化器

Agent Skill

context-switch-token-optimizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,295

周安装

298

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,360
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:context-switch-token-optimizer(上下文切换令牌优化器)
来源仓库:https://github.com/nicochow/context-switch-token-optimizer
安装命令:
openclaw skills install context-switch-token-optimizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install context-switch-token-optimizer

简介

智能对话上下文切换与 Token 优化。分析对话主题连续性以管理上下文、在话题间切换并节省 Token。 适用于多任务对话、项目工作流、学习研究等需管理上下文与 Token 使用的场景。

SKILL.md

name
context-switch-token-optimizer
description
>-

Context Switch Token Optimizer

技能描述

通过关键词相似度、弱关联子串与时间衰减判断「连续 / 渐变漂移压缩 / 硬切换」,并可监控 Token、触发压缩与清理。实现见 context_manager.pytoken_optimizer.py;详细算法见 docs/TOPIC_AND_CONTINUITY.md

上下文动作(与代码一致)

动作条件行为
load_memory无当前主题且无历史建主题、可选加载 memory/topic 下记忆
continuous与上一轮相似度 ≥ similarity_threshold追加历史,不压缩
drift_compress相似度 ∈ [continuity_threshold, similarity_threshold)对话仍连续;压缩与当前弱相关的历史轮(is_compressed,保留短摘要)
switch_context相似度 < continuity_threshold硬切换,换记忆、增 switch_count

相似度计算:calculate_topic_similarity()(关键词 Jaccard 式重叠 × 时间衰减 + 2 字子串/首字弱关联 + continuity_bonus_for_partial,弱关联封顶 drift_similarity_cap)。

持久化状态格式(memory/context_switch_state.json

ContextState / TopicSummary 一致,主题历史项包含:

  • topic, keywords, timestamp, tokens_used, content_snippet, is_compressed
  • 顶层另有:current_topic, memory_context, last_switch_time, switch_count, total_tokens

配置文件(config.json

所有键名与 load_skill_config() 默认值一致;用户 JSON 按顶层块与默认合并(同一块内键覆盖,未写的子键保留默认)。

context_switch

键名类型默认说明
similarity_thresholdnumber0.7≥ 此值判为 continuous
continuity_thresholdnumber0.35< 此值判为硬切换 switch_context
compress_relevance_thresholdnumber0.3drift_compress 时,历史轮与当前相似度低于此则压缩该轮
continuity_bonus_for_partialnumber0.3存在弱关联时的相似度加成
drift_similarity_capnumber0.65弱关联时相似度上限,便于进入 drift_compress
time_decay_factornumber0.95按小时衰减的底数
max_topic_historyint10主题历史条数上限
memory_relevance_thresholdnumber0.5记忆文件匹配阈值
log_levelstring(不设)可由环境变量 CONTEXT_SWITCH_LOG_LEVEL 写入

token_optimization

键名类型默认说明
enabledbooltrue为 false 时不自动触发优化(对应环境变量 TOKEN_OPTIMIZER_ENABLED
token_limitint80000Token 预算
compression_thresholdint56000压缩参考阈值
context_cleanup_thresholdnumber0.8上下文清理参考
memory_load_limitint2000记忆加载参考
optimization_intervalint300优化间隔(秒,预留)
max_history_sizeint100Token 使用记录条数上限

memory_search

键名类型默认说明
max_search_resultsint5最多返回记忆条数
keyword_limitint5每轮提取关键词数
search_depthint2可由环境变量 MEMORY_SEARCH_DEPTH 覆盖(1–3)
file_typesstring[]["*.md"]记忆目录 glob

optimization_settings

键名说明
auto_optimization是否自动优化(策略预留)
health_score_threshold健康分阈值
suggestions_check_interval建议检查间隔(秒)

环境变量(与 apply_environment_overrides() 一致)

环境变量映射配置键取值与行为
CONTEXT_HISTORY_SIZEcontext_switch.max_topic_history正整数,限制在 1–100
MEMORY_SEARCH_DEPTHmemory_search.search_depth正整数,限制在 1–3
TOKEN_OPTIMIZER_ENABLEDtoken_optimization.enabledtrue/1/yes/on 为启用;false/0/no/off 为禁用(禁用后使用率 >70% 也不触发 trigger_optimization
CONTEXT_SWITCH_LOG_LEVELcontext_switch.log_levelDEBUG / INFO / WARNING / ERROR / CRITICAL;设置根 logger 级别

未设置上述环境变量时,行为完全由 config.json 与代码默认决定。

CLI 与入口

  • 主入口:python3 context-switch-token-optimizer.py [--config path] --process|--status|--reset|--test
  • 子模块:context_manager.pytoken_optimizer.py(参数见 --help

维护: Hermosa 版本: v1.1 最后更新: 2026-03-17

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

87.73%
按下载量换算2,070

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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