用途：lov-auto-context 是面向会话上下文的操作器，不只是健康检查，而是对影响上下文的各种因素进行管理。它评估当前会话是否存在污染（长对话、话题漂移、过时噪声），并采取具体动作。
主要能力：按动作敏感度分三层。自动执行层：写入项目记忆、更新 MEMORY.md 索引，完成后报告路径。需确认层：编辑全局 agent 指令、编辑项目 CLAUDE.md、覆盖或删除已有记忆，先展示 diff 并等待用户回复 yes。仅建议层：/fork、/compact、/btw、新会话，只打印可粘贴的确切命令。
自动模式：启用 skill-publisher 插件后，UserPromptSubmit hook 监控 transcript 大小，超过阈值（40 条以上或 150KB 以上）时注入轻量 <auto-context> 提醒。看到提醒后按上下文状态处理：大多相关则继续且不发言；有些过时噪声则心里降权后继续；大多无关则建议 /fork 或 /btw 并给出确切命令；接近容量则建议 /compact 或 /fork。规则包括：除非采取动作否则最多一句话；上下文正常时不发言；绝不自动 fork/compact；未被询问时不提 AutoContext。
手动模式：/lov-auto-context 裸调用会给出健康报告并机会性写入记忆，测量轮次、工具调用、不同话题，评估健康/变噪/污染/危急，扫描近期轮次中未持久化的反馈或偏好（如“从今以后”“以后都”“别再”“记住”等触发语），若未写入记忆则自动执行写入并更新 MEMORY.md，报告路径，必要时建议 harness 动作并给出确切命令，通常保持 3-5 行。带参数调用 /lov-auto-context <自由指令> 会解析指令并路由到对应动作类，例如“记到全局”编辑全局指令文件（需确认）、“记到项目”编辑项目 CLAUDE.md（需确认）、“记住 X”写入项目记忆（自动执行）、“忘掉 X”删除相关记忆文件与索引条目（需确认）、“该分叉了吗”评估并建议命令（仅建议）、“压缩一下”建议 /compact 确切语法（仅建议）。
使用方式：写入项目记忆时目录为 <resolved-agent-home>/projects/<project-slug>/memory/，文件名格式 <type>_<topic>.md，需带 frontmatter（name、description、type），feedback/project 类型需包含 Why 与 How to apply 行，并更新 MEMORY.md 一行指针（150 字符内），报告绝对与相对路径。编辑全局 CLAUDE.md 目标为 <resolved-agent-home>/CLAUDE.md，先读取、定位最佳章节、以 -/+ 行展示 diff、询问“执行这个修改？(yes/no)”，yes 才应用，否则中止并可提议存为项目记忆，绝不跳过 diff 步骤。编辑项目 CLAUDE.md 流程相同，目标为 <cwd>/CLAUDE.md（不在根目录则向上查找）。建议 harness 命令时直接给出可粘贴的确切字符串，不包裹解释。
限制：无法调用 /fork、/compact、/btw、/clear 或新会话，这些由 harness 独占；无法编辑其他 agent 的 transcript；无法自动安装 hook，需用 /update-config。用户若要求这些，应说明并给出可粘贴命令。所有写文件动作必须回显绝对与相对路径。
配置：按顺序解析 agent 路径：SKILL_AUTO_CONTEXT_AGENT_HOME；共享 profile ${SKILL_PROFILE_PATH:-$HOME/.skill-publisher/skills/profile.json} 的 agent.home、claude.home 或 runtime.agent_home；否则向用户询问一次 agent home 目录并用于当前操作。其他运行时需显式设置 SKILL_AUTO_CONTEXT_AGENT_HOME 或添加相应 profile 键。运行前读取本 Skill 包的 skill.yaml，由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文，字段解析顺序为当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。