技能 context-management
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複雜專案在切換代理或會話時會遺失上下文。本技能提供結構化模式來擷取、壓縮和分發上下文，以在長時間執行的工作流中維持連貫的專案狀態。
支援: Claude Codex Code(CC)
1
下載技能 ZIP
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在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「context-management」。 Capture the key context from this conversation
預期結果:
- 目前任務：實作使用者認證模組
- 近期決策：選擇帶有重新整理輪替的 JWT Token 而非會話 Cookie
- 目前的阻礙：等待後端團隊提供 API 端點規格
- 下一步：完成 OAuth 整合、撰寫單元測試、更新 API 文件
安全審計
安全v3 • 1/10/2026
Pure documentation skill containing only markdown files with workflow guidance and MCP tool examples. No executable code, network calls, filesystem access, or command execution capabilities detected.
3
已掃描檔案
540
分析行數
0
發現項
3
審計總數
未發現安全問題
審計者: claude 查看審計歷史 →
品質評分
41
架構
100
可維護性
83
內容
31
社群
100
安全
87
規範符合性
你能建構什麼
協調代理交接
使用結構化交接模板和決策文件，在 AI 代理之間順暢地轉移上下文。
保存專案狀態
透過檢查點和索引決策記錄，在會議和會話之間維護專案上下文。
追蹤複雜調查
建立和導航連結概念、決策和專案關係的知識圖譜。
試試這些提示
擷取上下文
從這段對話中擷取關鍵上下文，包括：目前任務目標、近期做出的決策、目前的阻礙，以及下一步需要做的事項。
準備代理上下文
為此工作流中的下一個代理準備上下文。包括：專案概述、相關決策、需要遵循的慣例，以及待處理事項。
建立檢查點
為此專案里程碑建立上下文檢查點。記錄已完成的事項、變更的檔案、做出的決策，以及下次會話需要處理的事項。
壓縮上下文
在保留關鍵資訊的同時壓縮此上下文。移除多餘的細節、摘要已完成的工作，並引用檔案而非包含完整內容。
最佳實務
- 擷取理由而不僅僅是結果，以協助未來的推理
- 在自然的里程碑處建立檢查點，以實現安全恢復
- 只向每個代理分發相關的上下文以減少干擾
避免
- 包含所有對話歷史而非相關的上下文
- 未能記錄決策及其理由
- 將敏感資訊（如憑證）儲存在上下文中
常見問題
支援哪些 AI 工具？
適用於 Claude、Codex 和 Claude Code。上下文模式適用於這三個平台。
上下文的 Token 限制是多少？
快速上下文維持在 500 個 Token 以下。完整上下文目標為 2000 個 Token。將較舊的詳細資訊單獨歸檔。
這如何與記憶工具整合？
透過為實體建立、觀察追蹤和關係映射提供結構化模式，來補充 MCP 記憶工具。
我的資料安全嗎？
此技能完全基於提示。不會有資料離開您的會話。您可以控制哪些上下文被擷取和分享。
為什麼上下文在會話之間會遺失？
AI 會話是無狀態的。在每個會話結束時使用上下文檢查點，並在開始新會話時提供摘要。
這與記憶 MCP 有何不同？
Memory MCP 儲存持久性資訊。此技能提供在會話內部和之間結構化和分發上下文的模式。
開發者詳情
授權
MIT
引用
main
檔案結構