用途：当智能体会话或代码库超出上下文窗口时，为长会话提供上下文压缩、结构化摘要、压缩触发与 tokens-per-task 优化。激活场景包括会话超限、代码库超限、设计会话摘要策略、排查智能体遗忘已改文件、构建压缩质量评估、编写保留决策与文件的交接摘要。
主要能力：给出三种生产可用方法。锚定迭代摘要适用于长时间运行且需跟踪文件的会话，维护含会话意图、文件修改、决策、下一步等固定小节的结构化摘要，压缩时只摘要新截断片段并与旧摘要合并，避免整体重生成的漂移。不透明压缩适用于短会话且重取成本低，压缩率可达 99%+，但不可解释。再生式全文摘要适用于摘要可读性关键、阶段边界清晰的会话，弱点是跨循环累积丢失细节。还给出压缩触发策略（固定阈值 70%-80%、滑动窗口、重要性优先、任务边界）、六维评分（准确度、上下文感知、工件轨迹、完整性、连续性、指令遵循）以及探针式评估（召回、工件、延续、决策）。
使用方式：优先为 tokens-per-task 而非 tokens-per-request 优化；先解决工件轨迹问题，显式保留文件路径、函数名、错误码等标识；摘要使用强制小节结构；默认采用滑动窗口加结构化摘要；大型代码库按研究、规划、实现三阶段压缩；用探针而非 ROUGE 等指标评估。
限制与注意：不要压缩工具定义或 schema；压缩摘要可能编造事实，需对照原始材料验证；早期轮次含不可重建的约束，应保护或提取为持久前言；激进压缩率跨循环会累积损失；代码与散文需不同策略；探针评估可能给出虚假信心。具体压缩率与质量评分仅作为来源特定基准，不可当作通用常数。相关姊妹技能包括 context-optimization、context-degradation、filesystem-context、memory-systems、self-managed-context。