context-optimization
基于MECW原则和记忆分层优化上下文窗口
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：context-optimization。 它的用途是：基于MECW原则和记忆分层优化上下文窗口 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/context-optimization-x-9/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请用context-optimization优化我的对话，将历史记录分层存储，仅保留关键信息。' 它会自动分析对话，将低频信息归档到长期记忆，高频信息保留在短期窗口，从而减少Token消耗，同时保证回答质量。
介绍
该Skill解决的是AI对话中上下文窗口有限、Token浪费和长对话遗忘的问题。通过MECW（最小有效上下文窗口）原则和记忆分层机制，智能管理对话历史，自动压缩冗余内容，优先保留关键信息，从而显著降低Token消耗，同时保持回答质量。
使用方法：安装后，在AI应用或智能体开发中集成，通过配置文件或API调用启用。Skill会自动对对话内容进行分层，将低频信息归档到长期记忆，高频信息保留在短期窗口，并在需要时动态恢复。支持自定义策略参数。
适合人群：智能体开发者、后端开发、全栈开发以及任何需要处理长对话或复杂上下文场景的AI应用构建者。尤其适合Token敏感或需要平衡成本与效果的项目。
注意事项：该Skill依赖底层LLM接口，可能需要针对不同模型微调分层策略；不适合需要严格保留所有对话历史（如审计、合规）的场景，因为部分信息可能被归档压缩。建议在非关键任务中先试用评估效果。
核心特点
与同类Token压缩工具相比，该Skill不仅简单截断，而是通过MECW原则动态评估每条信息的重要性，并利用记忆分层实现长期记忆的可恢复存储，在压缩Token的同时保留关键上下文，效果更优。
注意事项
不适合需要严格保留所有对话历史（如审计、合规）的场景。
常见问题
这个Skill能减少多少Token消耗？
取决于对话长度和复杂度，通常可减少30%-50%的Token使用，具体可通过调整分层策略参数优化。
如何配置记忆分层策略？
通过配置文件设置不同优先级和保留策略，支持自定义规则，如按时间、关键词或重要性评分。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/context-optimization-x-9/raw/index.md 读取 context-optimization 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/context-optimization-x-9/raw/index.md（查看排版版本）