ctx-doctor

by wavmson

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curl -fsSL -o ctx-doctor.zip https://skill.seembox.com/api/v1/skills/ctx-doctor/download && unzip ctx-doctor.zip

SKILL.md About

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name: context-doctor
description: "上下文诊断。随时检查当前会话的健康状态——context 使用率、token 消耗趋势、哪些工具调用最占空间、预估还能聊多少轮、给出优化建议。触发词：体检、诊断、context doctor、健康检查、token 用了多少、还能聊多久、会话状态。"
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# Context Doctor — 上下文诊断

给你的对话做一次全面体检。

## 什么时候用

- 用户说"体检"、"诊断"、"context doctor"
- 对话感觉变慢时（可能接近 context 上限）
- 长时间工作后想了解消耗情况
- 决定是否需要 compact 之前
- 定期检查（建议每 20-30 轮对话检查一次）

## 核心理念

每次对话都有一个隐形的"油箱"—— context window。
用着用着就满了，但你看不到油量表。满了之后要么报错，要么被强制压缩丢信息。

Context Doctor 就是这个油量表：
- 告诉你用了多少、还剩多少
- 找出最占空间的"油耗大户"
- 预测还能跑多远
- 建议什么时候该"加油"（compact）

## 执行流程

### Step 1 — 采集数据（Collect）

通过 `session_status` 获取当前 session 的实时数据：

- **总 context window 大小**（如 200,000 tokens）
- **当前已使用 tokens**（输入 + 输出）
- **本次 session 消耗**（输入 tokens、输出 tokens、费用）
- **模型信息**（当前使用的模型和配置）

### Step 2 — 分析对话结构（Analyze）

回顾当前对话，统计：

- **总轮次**：用户和 Agent 各说了多少轮
- **工具调用次数**：exec、read、write、web_search 等各多少次
- **工具输出大小排行**：哪些工具调用返回了最多内容
- **最大单次输出**：最占空间的那次工具调用是什么
- **重复内容检测**：是否有多次读取同一文件等冗余操作

### Step 3 — 健康评估（Diagnose）

根据采集的数据生成健康评分：

| 指标 | 健康 🟢 | 注意 🟡 | 危险 🔴 |
|------|---------|---------|---------|
| Context 使用率 | <50% | 50-80% | >80% |
| 单轮平均 tokens | <2000 | 2000-5000 | >5000 |
| 工具输出占比 | <60% | 60-80% | >80% |
| 预估剩余轮次 | >30 | 10-30 | <10 |

综合评分：
- **A（优秀）**：所有指标绿灯，可以放心继续
- **B（良好）**：个别黄灯，留意但不急
- **C（注意）**：多个黄灯或一个红灯，建议准备 compact
- **D（警告）**：多个红灯，强烈建议立即 compact
- **F（危险）**：随时可能触发强制压缩

### Step 4 — 生成报告（Report）

输出可视化诊断报告：

```
🏥 Context Doctor 诊断报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📊 综合评分：B（良好）

🔋 Context 油量
████████████░░░░░░░░ 58% (116,000 / 200,000)

📈 消耗统计
├─ 对话轮次：23 轮
├─ 输入 tokens：89,000
├─ 输出 tokens：27,000
├─ 本次费用：$0.42
└─ 平均每轮：5,043 tokens

🔍 空间占用 TOP 5
1. exec(cat large-file.log)     — 12,300 tokens（10.6%）
2. web_fetch(docs.openclaw.ai)  — 8,200 tokens（7.1%）
3. read(MEMORY.md)              — 4,500 tokens（3.9%）
4. exec(git log --oneline)      — 3,800 tokens（3.3%）
5. web_search("OpenClaw skills") — 2,100 tokens（1.8%）

⚠️ 发现问题
- exec 输出占总 context 的 42%，建议对大输出使用 head/tail 截断
- MEMORY.md 被读取 3 次，考虑缓存到对话上下文中

🔮 预测
├─ 预估剩余：约 17 轮对话
├─ 建议 compact 时机：再聊 10 轮后
└─ 如果继续当前节奏：约 35 分钟后达到 80%

💡 优化建议
1. exec 命令加 | head -50 限制输出长度
2. 大文件用 read 的 offset/limit 参数分段读取
3. 考虑在下一个自然断点执行 compact
```

### Step 5 — 趋势追踪（Trend）

如果多次执行诊断，对比历史数据：

```
📈 趋势（最近 3 次诊断）
诊断1 (14:00): 32% → B
诊断2 (15:30): 58% → B
诊断3 (16:45): 74% → C ⬆️

消耗速度：约 28% / 小时
加速中 ⚠️（工具调用频率增加）
```

## 规则

- **数据准确**：所有数字基于 session_status 真实数据，不估算不猜测
- **建议温和**：给建议但不强制，用户决定是否 compact
- **不消耗太多**：诊断本身要轻量，不要因为诊断反而加速 context 膨胀
- **可视化优先**：用进度条和 emoji 让报告直观易读
- **隐私安全**：报告不包含对话具体内容，只统计结构和大小

## 与其他 Skill 配合

- **Smart Compact**：Context Doctor 诊断后建议 compact → Smart Compact 安全执行
- **Hook Guard**：诊断结果触发 Yellow 级别备份（保存当前对话快照）
- **Memory-Dream**：诊断数据是 Dream 整合时的参考（哪些 session 消耗最大）
- **Session Resume**：诊断中发现即将 compact 时，提醒保存任务状态

_meta.json Metadata

{
  "ownerId": "kn75dbnb5p897efzg8j91xbh7n8402sz",
  "publishedAt": 1775070390015,
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