用途：审计并（可选）应用安全的修复，让 OpenClaw 会话保持精简，防止上下文溢出并降低开销。核心原则是：不要把周期性自动化（cron/心跳/报表）的长输出写回同一个交互会话记录。
主要能力：内置审计脚本定位上下文膨胀来源，例如 toolResult（exec/read/web_fetch）中的巨大条目属于会话记录膨胀，重复的 System: Cron: 行属于自动化膨胀，过大的工作区 bootstrap 文档属于重复注入规则膨胀。
使用方式： /context-clean-up 只做审计并给出可执行方案，不改动。 /context-clean-up apply 应用低风险改动，带备份、可回滚补丁。 先确定工作区目录（通常是当前目录）与状态目录（通常为 ~/.openclaw），不确定时运行： bash -lc 'echo "$HOME" && ls -ld ~/.openclaw' 运行审计脚本（stdout 简短，详细 JSON 写入文件）： bash -lc 'cd "${WORKDIR:-.}" && python3 context-clean-up/scripts/context_cleanup_audit.py --out memory/context-cleanup-audit.json' 若仓库不在当前工作目录，需相应调整路径。
常见修复手段：让无操作 cron 任务真正静默，维护类任务只输出 NO_REPLY；保留定时报表但改为由隔离 worker 通过平台工具外发消息（Telegram/Slack 等）并输出 NO_REPLY，避免污染主会话；把极少用到的说明移到 memory/.md 或 references/.md，只在 MEMORY.md 保留重启关键规则，保持 SOUL.md、USER.md 等人格文件简短。编辑前务必创建 .bak.<date> 备份。
适用场景：用户输入 /context-clean-up 或要求减少提示词膨胀时。限制：应用模式只在用户明确要求 apply 时才改动；修改用户规则或人格的 bootstrap 精简需显式确认；Telegram 自动删除不会缩小模型提示词，还需配合内存层（如 openclaw-mem）按需检索状态。参考文件：references/out-of-band-delivery.md、references/cron-noise-checklist.md。具体收费与平台支持暂未提供。