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“Context” 是 OpenClaw 在一次运行中发送给模型的所有内容。它受模型的 上下文窗口（token 限制）约束。 初学者心智模型：
  • 系统提示词（由 OpenClaw 构建）：规则、工具、技能列表、时间/运行时，以及注入的工作区文件。
  • 对话历史：你在本次会话中的消息 + 助手的消息。
  • 工具调用/结果 + 附件：命令输出、文件读取、图像/音频等。
Context 并不等同于“记忆”：记忆可以存储在磁盘上并在之后重新加载；context 是当前模型窗口中的内容。

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快速开始（检查上下文）

  • /status → 快速查看“我的窗口有多满？” + 会话设置。
  • /context list → 注入了什么 + 大致大小（按文件 + 总计）。
  • /context detail → 更深入的拆分：按文件、按工具 schema 大小、按技能条目大小、系统提示词大小，以及可压缩的转录消息数量。
  • /context map → 当前会话已跟踪的上下文贡献项的 WinDirStat 风格树图像。
  • /usage tokens → 在正常回复后附加每次回复的用量页脚。
  • /compact → 将较旧的历史摘要为一个压缩条目，以释放窗口空间。
另见：斜杠命令、Token 使用与成本、压缩。

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示例输出

数值会因模型、提供方、工具策略以及你的工作区内容而异。

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/context list

🧠 上下文拆分
Workspace: <workspaceDir>
Bootstrap max/file: 12,000 chars
Sandbox: mode=non-main sandboxed=false
System prompt (run): 38,412 chars (~9,603 tok) (Project Context 23,901 chars (~5,976 tok))

Injected workspace files:
- AGENTS.md: OK | raw 1,742 chars (~436 tok) | injected 1,742 chars (~436 tok)
- SOUL.md: OK | raw 912 chars (~228 tok) | injected 912 chars (~228 tok)
- TOOLS.md: TRUNCATED | raw 54,210 chars (~13,553 tok) | injected 20,962 chars (~5,241 tok)
- IDENTITY.md: OK | raw 211 chars (~53 tok) | injected 211 chars (~53 tok)
- USER.md: OK | raw 388 chars (~97 tok) | injected 388 chars (~97 tok)
- HEARTBEAT.md: MISSING | raw 0 | injected 0
- BOOTSTRAP.md: OK | raw 0 chars (~0 tok) | injected 0 chars (~0 tok)

Skills list (system prompt text): 2,184 chars (~546 tok) (12 skills)
Tools: read, edit, write, exec, process, browser, message, sessions_send, …
Tool list (system prompt text): 1,032 chars (~258 tok)
Tool schemas (JSON): 31,988 chars (~7,997 tok) (counts toward context; not shown as text)
Tools: (same as above)

Session tokens (cached): 14,250 total / ctx=32,000

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/context detail

🧠 上下文拆分（详细）
…
Top skills (prompt entry size):
- frontend-design: 412 chars (~103 tok)
- oracle: 401 chars (~101 tok)
… (+10 more skills)

Top tools (schema size):
- browser: 9,812 chars (~2,453 tok)
- exec: 6,240 chars (~1,560 tok)
… (+N more tools)

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/context map

发送一个由最近一次缓存运行报告生成的图像。在本次会话中，如果正常消息尚未生成运行报告，/context map 会返回不可用消息，而不是渲染估算结果。矩形面积与已追踪的提示词字符数成正比：
  • 注入的工作区文件
  • 基础系统提示词文本
  • 技能提示词条目
  • 工具 JSON schemas
当没有缓存运行报告时，/context list、/context detail 和 /context json 仍然可以检查按需估算结果。

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什么计入上下文窗口

模型接收到的所有内容都计入，包括：
  • 系统提示词（所有部分）。
  • 对话历史。
  • 工具调用 + 工具结果。
  • 附件/转录内容（图像/音频/文件）。
  • 压缩摘要和裁剪产物。
  • 提供方的“包装层”或隐藏头部（不可见，但仍会计入）。

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OpenClaw 如何构建系统提示词

系统提示词由 OpenClaw 拥有，并在每次运行时重建。它包括：
  • 工具列表 + 简短说明。
  • 技能列表（仅元数据；见下文）。
  • 工作区位置。
  • 时间（UTC + 如已配置则转换后的用户时间）。
  • 运行时元数据（主机/OS/模型/思考）。
  • 在 项目上下文 下注入的工作区启动文件。
完整拆分：系统提示词。

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注入的工作区文件（项目上下文）

默认情况下，OpenClaw 会注入一组固定的工作区文件（如果存在）：
  • AGENTS.md
  • SOUL.md
  • TOOLS.md
  • IDENTITY.md
  • USER.md
  • HEARTBEAT.md
  • BOOTSTRAP.md（仅首次运行）
大文件会按文件使用 agents.defaults.bootstrapMaxChars（默认 20000 字符）进行截断。OpenClaw 还会使用 agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars（默认 60000 字符）对所有文件的总引导注入量设置上限。/context 会显示 原始 vs 注入 大小，以及是否发生了截断。 当发生截断时，运行时可以在项目上下文下方注入一个提示内警告块。可通过 agents.defaults.bootstrapPromptTruncationWarning（off、once、always；默认 always）进行配置。

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技能：按需注入 vs 按需加载

系统提示词包含一个精简的 技能列表（名称 + 描述 + 位置）。这个列表有真实的开销。 技能说明默认不会包含在内。模型应当仅在需要时 read 该技能的 SKILL.md。

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工具：有两种成本

工具会通过两种方式影响上下文：
  1. 系统提示词中的 工具列表文本（你看到的“工具信息”）。
  2. 工具 schemas（JSON）。这些会发送给模型，以便它可以调用工具。即使你看不到它们的纯文本形式，它们也会计入上下文。
/context detail 会拆分出最大的工具 schema，以便你看到哪些占用最多。

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命令、指令和“内联快捷方式”

斜杠命令由 Gateway 处理。有几种不同的行为：
  • 独立命令：仅为 /... 的消息会作为命令执行。
  • 指令：/think、/verbose、/trace、/reasoning、/elevated、/model、/queue 会在模型看到消息之前被移除。
    • 仅指令消息会保留会话设置。
    • 普通消息中的内联指令会作为每条消息的提示。
  • 内联快捷方式（仅允许名单中的发送者）：普通消息中的某些 /... 标记可以立即执行（例如：“hey /status”），并且会在模型看到剩余文本之前被移除。
详情：斜杠命令。

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会话、压缩和裁剪（哪些会持久化）

哪些内容会跨消息保留取决于具体机制：
  • 普通历史 会保留在会话转录中，直到按策略被压缩/裁剪。
  • 压缩 会将摘要持久化到转录中，并保留最近的消息不变。
  • 裁剪 会从 内存中的 提示词里移除旧的工具结果，以释放上下文窗口空间，但不会重写会话转录——完整历史仍可在磁盘上检查。
文档：会话、压缩、会话裁剪。 默认情况下，OpenClaw 使用内置的 legacy 上下文引擎进行组装和 压缩。如果你安装了一个提供 kind: "context-engine" 且 通过 plugins.slots.contextEngine 选择它的插件，OpenClaw 会将上下文 组装、/compact 以及相关子代理上下文生命周期钩子委托给该 引擎。ownsCompaction: false 不会自动回退到 legacy 引擎；当前引擎仍必须正确实现 compact()。请参见 上下文引擎 获取完整的 可插拔接口、生命周期钩子和配置。

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/context 实际报告什么

/context 在可用时会优先使用最新的 运行构建 系统提示词报告：
  • System prompt (run) = 从最后一次嵌入式（可使用工具的）运行中捕获，并持久化到会话存储中。
  • System prompt (estimate) = 当不存在运行报告时（或通过不会生成报告的 CLI 后端运行时）即时计算得到。
无论哪种方式，它都会报告大小和主要贡献项；它不会转储完整的系统提示词或工具 schemas。在详细模式下，它还会使用与压缩相同的真实对话消息谓词对会话转录进行比较，因此更容易区分高提示词/缓存使用率与可压缩的对话历史。

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相关内容

上下文引擎

通过插件进行自定义上下文注入。

压缩

对长对话进行摘要，以使其保持在模型窗口内。

系统提示词

系统提示词如何构建，以及它在每轮中注入什么。

代理循环

从传入消息到最终回复的完整代理执行周期。