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openclaw skills install context-switch-token-optimizerContext Switch Token Optimizer
智能对话上下文切换与 Token 优化。分析对话主题连续性以管理上下文、在话题间切换并节省 Token。 适用于多任务对话、项目工作流、学习研究等需管理上下文与 Token 使用的场景。
Context Switch Token Optimizer
技能描述
通过关键词相似度、弱关联子串与时间衰减判断「连续 / 渐变漂移压缩 / 硬切换」，并可监控 Token、触发压缩与清理。实现见 context_manager.py、token_optimizer.py；详细算法见 docs/TOPIC_AND_CONTINUITY.md。
上下文动作（与代码一致）
| 动作 | 条件 | 行为 |
|---|---|---|
load_memory | 无当前主题且无历史 | 建主题、可选加载 memory/topic 下记忆 |
continuous | 与上一轮相似度 ≥ similarity_threshold | 追加历史，不压缩 |
drift_compress | 相似度 ∈ [continuity_threshold, similarity_threshold) | 对话仍连续；压缩与当前弱相关的历史轮（is_compressed，保留短摘要） |
switch_context | 相似度 < continuity_threshold | 硬切换，换记忆、增 switch_count |
相似度计算：calculate_topic_similarity()（关键词 Jaccard 式重叠 × 时间衰减 + 2 字子串/首字弱关联 + continuity_bonus_for_partial，弱关联封顶 drift_similarity_cap）。
持久化状态格式（memory/context_switch_state.json）
与 ContextState / TopicSummary 一致，主题历史项包含：
topic,keywords,timestamp,tokens_used,content_snippet,is_compressed- 顶层另有：
current_topic,memory_context,last_switch_time,switch_count,total_tokens
配置文件（config.json）
所有键名与 load_skill_config() 默认值一致；用户 JSON 按顶层块与默认合并（同一块内键覆盖，未写的子键保留默认）。
context_switch
| 键名 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
similarity_threshold | number | 0.7 | ≥ 此值判为 continuous |
continuity_threshold | number | 0.35 | < 此值判为硬切换 switch_context |
compress_relevance_threshold | number | 0.3 | drift_compress 时，历史轮与当前相似度低于此则压缩该轮 |
continuity_bonus_for_partial | number | 0.3 | 存在弱关联时的相似度加成 |
drift_similarity_cap | number | 0.65 | 弱关联时相似度上限，便于进入 drift_compress |
time_decay_factor | number | 0.95 | 按小时衰减的底数 |
max_topic_history | int | 10 | 主题历史条数上限 |
memory_relevance_threshold | number | 0.5 | 记忆文件匹配阈值 |
log_level | string | （不设） | 可由环境变量 CONTEXT_SWITCH_LOG_LEVEL 写入 |
token_optimization
| 键名 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
enabled | bool | true | 为 false 时不自动触发优化（对应环境变量 TOKEN_OPTIMIZER_ENABLED） |
token_limit | int | 80000 | Token 预算 |
compression_threshold | int | 56000 | 压缩参考阈值 |
context_cleanup_threshold | number | 0.8 | 上下文清理参考 |
memory_load_limit | int | 2000 | 记忆加载参考 |
optimization_interval | int | 300 | 优化间隔（秒，预留） |
max_history_size | int | 100 | Token 使用记录条数上限 |
memory_search
| 键名 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
max_search_results | int | 5 | 最多返回记忆条数 |
keyword_limit | int | 5 | 每轮提取关键词数 |
search_depth | int | 2 | 可由环境变量 MEMORY_SEARCH_DEPTH 覆盖（1–3） |
file_types | string[] | ["*.md"] | 记忆目录 glob |
optimization_settings
| 键名 | 说明 |
|---|---|
auto_optimization | 是否自动优化（策略预留） |
health_score_threshold | 健康分阈值 |
suggestions_check_interval | 建议检查间隔（秒） |
环境变量（与 apply_environment_overrides() 一致）
| 环境变量 | 映射配置键 | 取值与行为 |
|---|---|---|
CONTEXT_HISTORY_SIZE | context_switch.max_topic_history | 正整数，限制在 1–100 |
MEMORY_SEARCH_DEPTH | memory_search.search_depth | 正整数，限制在 1–3 |
TOKEN_OPTIMIZER_ENABLED | token_optimization.enabled | true/1/yes/on 为启用；false/0/no/off 为禁用（禁用后使用率 >70% 也不触发 trigger_optimization） |
CONTEXT_SWITCH_LOG_LEVEL | context_switch.log_level | DEBUG / INFO / WARNING / ERROR / CRITICAL；设置根 logger 级别 |
未设置上述环境变量时，行为完全由 config.json 与代码默认决定。
CLI 与入口
- 主入口：
python3 context-switch-token-optimizer.py [--config path] --process|--status|--reset|--test - 子模块：
context_manager.py、token_optimizer.py（参数见--help）
维护: Hermosa
版本: v1.1
最后更新: 2026-03-17