用途：这是一条工程原则，用于会话中上下文窗口即将被填满的场景，如大体量输出、长文件、重复读取和扇出式规划。核心观点是上下文窗口在单次会话内有限且不可再生，进入的每个 token 都应体现价值；上下文溢出会降低推理质量、产生压缩伪影并中断进展。
主要能力与模式：
- 隔离大载荷：把冗长输出、截图和大文档路由给子智能体，主上下文只接收摘要而非原始数据。
- 不读用不到的内容：依据相关性有选择地读取，当前任务不需要的文件跳过。
- 常用内容保持内联：每次调用都会用到的模板与引用应放在技能文件中，而不是放在每次都要读取的独立文件里。
- 控制阶段规模与范围：限制每阶段的文件数量、设定轮次预算，并考虑机制成本。
适用场景：多文件处理、长文档分析、并行子任务规划等容易耗尽上下文的工程工作流。
限制：页面未提供具体工具、安装命令、代码示例、收费或平台支持等信息，暂未提供。