用途：该技能聚焦于 AI 工作流中的上下文保存与工程化，目标是捕获全面的项目状态与知识，支持语义检索、多智能体协作、架构决策留存与跨会话知识传递。输入参数包括 $PROJECT_ROOT（项目根绝对路径）、$CONTEXT_TYPE（minimal、standard、comprehensive）、$STORAGE_FORMAT（json、markdown、vector）以及可选的 $TAGS 语义标签。
主要能力：语义信息识别（架构模式、决策依据、跨领域依赖与隐式知识结构）；状态序列化（JSON Schema、嵌套层级模型、类型安全、无损重建）；多会话管理（上下文指纹、版本控制、漂移检测、语义 diff）；上下文压缩（有损/无损、语义 token 缩减）；向量数据库集成（Pinecone、Weaviate、Qdrant，含嵌入生成、索引构建与相似度检索）；知识图谱构建（关系元数据、本体表示、跨域链接与推理扩展）；存储格式支持结构化 JSON、带 frontmatter 的 Markdown、Protocol Buffers、MessagePack 和带语义注解的 YAML。
使用方式：典型流程包括分析项目结构、提取架构决策、生成语义嵌入、存入向量库并输出 Markdown 摘要；长会话中周期性捕获快照、检测重大架构变更、对上下文归档加版本，并支持按需选择性恢复。高级集成涉及实时同步、跨平台可移植与多模态表示。
限制：敏感信息必须显式排除；上下文捕获存在计算开销；需谨慎配置才能获得最佳性能。