用途：context-loader 用于解释 SpecWeave 如何实现上下文效率，核心是 Claude Code 的两项原生机制——渐进式披露（Skills）与子智能体并行化，而非自定义上下文清单或缓存系统。
主要能力：一是渐进式披露。Claude 先只看到每个技能的 YAML frontmatter（name 与 description），约 50-100 token/技能，据此判断相关性；仅当技能与当前任务相关时才加载完整 SKILL.md 内容。这样可避免在只需 2-3 个技能时加载全部 35+ 技能（约 175,000+ token）。二是子智能体并行化。子智能体拥有隔离的上下文窗口，从空上下文开始，不继承主对话历史，可各自加载相关技能并并行工作，结果再合并回主对话，从而扩展有效上下文容量。
使用方式：这些机制是自动的，无需配置。技能描述应具体、包含触发关键词并明确列出技术/框架，避免模糊描述。子智能体适合多领域任务、并行工作与大型代码库探索；简单单领域任务、需要共享上下文的顺序工作或主对话上下文已较低时不宜使用。当 Claude 提示正在使用某技能或并行启动多个智能体时，即表示相应机制已生效。
适用场景：了解 token 消耗、技能加载逻辑、多智能体协作原理，以及排查上下文使用情况。
限制：资料未提供安装命令、收费、价格或平台信息。文中 token 节省比例为近似值，随任务复杂度变化：简单任务约 90%+，复杂任务约 50-70%。SpecWeave 不实现自定义清单或额外缓存层。