用途：在 Claude Code 长时间会话中管理上下文窗口，判断何时压缩、清空、回退或改用子智能体，防止上下文腐化（context rot）导致输出质量下降。
主要能力与信号对照：上下文用量约 50% 时手动 /compact 并给出保留重点；方法失败或输出质量下降时用 /rewind 回到失败前；会话中途出现无关新任务时用 /clear 或开新会话；需要探索或调研时派生子智能体以保持主上下文干净；超过 300K tokens 时强烈考虑新会话；自动压缩触发时已太晚，质量已下降。
上下文腐化：随上下文填满，输出质量逐渐退化，通常在 1M token 模型上约 300-400K tokens 开始，具体因任务复杂度而异。症状包括重复先前错误或忽略纠正、输出变得泛化、忽略 CLAUDE.md 指令、代码风格偏离既有约定。预防手段：50% 时手动压缩、探索任务用子智能体、新任务开新会话、聚焦压缩如 /compact "keep only the auth implementation details and test results"。
分支策略：每个回合都是分支点。好结果继续；平庸结果可选 /rewind 或就地修正；坏结果或方向错误一律 /rewind；任务完成转新任务用 /clear 或新会话；需深度调研则派生子智能体。
压缩时机：宜在约 50% 用量、逻辑任务边界处；不宜在实现中途、调试中或复杂多步计划中。压缩保留工作摘要与关键决策，丢失细节与精确代码片段；/clear 与开新会话则全部丢失。
子智能体隔离：文件探索、grep、代码审查、调研适合用子智能体，实现类任务不适合，调试视复杂度而定。推荐模式为先派子智能体调研并取回摘要，再在主上下文实现以便验证。
反模式：从不压缩、压缩过频、等待自动压缩、坏输出后只说“再试一次”、无差别读取文件、在主上下文做全部调研、多次失败后继续。
限制：资料未提供具体模型版本、平台支持范围、安装方式与收费信息。