小遥Claw上下文优化工具

产品介绍

OpenClaw Context Budget 是一个 Agent Skills 技能，把模型上下文窗口调优从一串手工操作变成一次检测 + 一个数字。各家模型的上下文窗口差别很大（200K / 1M…），而 OpenClaw 在模型未声明窗口时会退回一个兜底默认值：窗口被低估会上下文过早自动摘要、长任务被打断、压缩时卡顿；窗口被高估则模型在超长上下文里注意力分散、回答质量下滑；配置里那个数字是谁填的、依据是什么无处可查；「留 60% 余量」的经验还要人工逐模型换算成绝对 token 数。本技能固定最佳实践（有效窗口 = 厂商标称 × 60%）：运行时从配置动态枚举在用模型（含图像/PDF 旁路在用），每次联网到厂商官方文档取最新标称窗口（来源与抓取时间写在决策卡上），出卡后你回一个数字采纳，它才经 config.patch 写入并校验运行态生效。只碰窗口字段（maxTokens 等其它参数一律不动），不留痕（只留改前快照供一步回退），纯指令式无脚本无依赖，跨安装形态一致。

核心功能

• 固定最佳实践 - 有效窗口 = 厂商标称窗口 × 60%（留余量、减少注意力分散），比例可临时指定（如「比例用 50%」）
• 动态枚举 - 模型清单运行时从配置读取（在用 + 图像/PDF 旁路在用），不写死任何厂商或模型
• 官方来源取数 - 每次联网到厂商官方文档/接口取最新标称窗口，来源与抓取时间写在决策卡上
• 一个数字确认 - 检测（自动）→ 决策（回一个数字）→ 执行（自动）三段式，全程无需读文档
• 只碰窗口 - maxTokens 等其它参数、压缩阈值（保持系统默认）一律不动，干扰面最小
• 可回退 - 一条指令撤销上次调整（按记录的旧值反向写入）；改前快照一步恢复
• 不静默改配置 - 必须经你确认才写入；写入走 config.patch，且校验运行态是否生效、如实报差异
• 纯指令式 - 无脚本、无数据文件、无第三方依赖，不联网装包，跨安装形态一致

适用场景

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