用途：当智能体会话超出上下文窗口、代码库规模达到 5M+ token，或需要设计对话摘要策略、排查智能体“忘记”改过哪些文件、构建压缩质量评估框架时，可启用该技能。
主要能力：介绍三种生产可用方案——锚定式增量摘要（维护结构化持久摘要，仅在触发时总结新截断片段并与已有摘要合并）、不透明压缩（重建保真度最优，压缩率可达 99%+，但不可解释、无法验证保留了哪些信息）、再生式全量摘要（每次压缩生成完整结构化摘要，可读但可能跨轮丢失细节）。核心观点是“结构强制保留”：为会话意图、文件修改、决策、当前状态、下一步等设立专门小节，迫使摘要器逐项填写，防止信息静默漂移。另有压缩触发策略（固定阈值 70-80%、滑动窗口、按重要性、任务边界）、基于探针的评估（回忆、工件、延续、决策四类探针）与六个评估维度（准确性、上下文感知、工件轨迹、完整性、连续性、指令遵循）。
使用方式：定义匹配自身需求的结构化摘要小节；首次触发时把截断历史总结进各小节；后续触发只总结新增截断内容并合并而非全量重生成；记录信息来自哪次压缩周期便于调试。大代码库可按研究、规划、实施三阶段推进；有手工迁移示例或参考 PR 时可用作模板。
限制：工件轨迹（文件追踪）是所有方法中最弱的维度，评测仅 2.2-2.5 分（满分 5），可能需要独立的工件索引或文件状态跟踪；不透明压缩无法验证保留内容；再生式摘要可能跨压缩周期丢细节。传统 ROUGE 或嵌入相似度指标难以反映功能质量，建议用探针评估。该技能不替代环境相关验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停下并要求澄清。