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context-recovery

智能体与模型

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更新于 10-15 10:20

技能介绍

Context Recovery 用于在会话上下文被压缩或续接意图明显但上下文缺失时,自动恢复工作上下文。

用途:当会话因上下文限制被截断(压缩)后,或用户暗示存在先前工作但上下文不明时,自动找回正在进行的项目、任务与待办,避免直接回答数据不足或反问用户。

主要能力:

  • 自动触发:会话以 <summary> 标签开始(检测到压缩),或用户消息包含 "Summary unavailable"、"context limits"、"truncated" 等压缩指示词。
  • 手动触发:用户说 "continue"、"did this happen?"、"where were we?"、"what was I working on?";引用 "the project"、"the PR"、"the branch"、"the issue" 但未指明具体对象;暗示存在先前工作但上下文不清;询问 "do you remember...?" 或 "we were working on..."。
  • 跨渠道:适用于 Discord、Slack、Telegram、Signal 及其他受支持渠道。

使用方式(执行协议):

  1. 检测当前渠道:从运行时上下文提取 channel、channelId、threadId。
  2. 读取渠道历史(自适应深度):初始读取 50 条;解析时间戳计算跨度,若跨度小于 2 小时且消息数达到上限则继续拉取,直到跨度达 2 小时或总数达 100 条,硬上限 100 条。线程场景先读 thread 消息,再读父频道(30 条)。解析近期用户请求、助手响应、URL、文件路径、分支名、PR 编号、未完成动作、项目标识与工作目录。
  3. 读取会话日志(如可用):定位该 agent 最近的会话文件(最多 3 个),提取用户请求与助手动作。
  4. 检索共享记忆:从渠道历史提取关键词,搜索记忆目录与最近的每日日志。
  5. 合成上下文:输出结构化摘要,含渠道、时间范围、消息数、活跃项目/任务(仓库、分支、PR)、近期工作时间线、待办/未完成动作、关键引用、最后一条用户请求、置信度。
  6. 缓存恢复的上下文:追加写入当日记忆文件(不覆盖),以便在后续压缩中存活。
  7. 响应并提示:呈现恢复的上下文并询问继续/重试/澄清。

适用场景:会话被压缩后继续工作、用户未指明细节地引用先前工作、跨 Discord/Slack/Telegram/Signal 等渠道的续接场景。

限制与约束:必须在回答 "insufficient data" 或反问前执行该协议;历史拉取硬上限 100 条;会话日志最多 3 个;记忆缓存为追加写入不覆盖;若恢复失败,需说明已尝试的操作与不可用的数据源。平台差异方面:Discord 使用消息元数据中的 channelId,服务器频道有完整历史,DM 历史可能受限;Slack 使用频道 ID,线程需 threadId 且优先检查,父频道拉取提供周边上下文,完整历史可能需要工作区级权限;Telegram/Signal 等使用相同的 message:read 接口,历史深度因平台而异,群组与 DM 上下文可能不同。

本技能为智能体技能,暂未提供收费、价格、平台版本等额外信息。