Openclaw Context Capsule
压缩OpenClaw智能体会话历史，保持上下文胶囊
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：Openclaw Context Capsule。 它的用途是：压缩OpenClaw智能体会话历史，保持上下文胶囊 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openclaw-context-capsule-x-2/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
'请使用 OpenClaw Context Capsule 压缩当前会话中前20轮对话，保留最近5轮完整消息，并标记任务A分支为废弃方向。' 它会输出一个包含近期完整消息、压缩摘要、废弃分支标记、隔离指令列表和脱敏秘密的 JSON 结构，直接用于下一轮对话的上下文输入。
介绍
OpenClaw Context Capsule 解决的是智能体长期对话中历史过长、上下文溢出、敏感信息泄露以及被注入指令干扰的问题。它在保持最近消息完整的前提下，将早期会话压缩成一个有边界、可感知方向变化的上下文胶囊，同时标记被废弃的对话分支、隔离外部注入的指令，并自动隐藏密钥等敏感内容。
使用方式非常简洁：在支持 MCP 或自定义工具的 AI 编码环境中加载该 Skill，即可在每次会话时自动触发压缩逻辑。它基于本地运行的确定性算法，无需调用外部模型或 API，任何大语言模型都能直接使用压缩后的上下文。你只需将历史消息传入，它就会返回一个结构化的胶囊，包含近期完整消息、压缩后的早期摘要、废弃方向标记、隔离指令区和已脱敏的秘密字段。
适合智能体开发者、全栈开发者和运维工程师，尤其是那些需要长期运行 OpenClaw 智能体或管理多轮复杂对话的团队。如果你正在开发具备自主思考能力的智能体、需要控制 Token 消耗并保护用户隐私，这个 Skill 能显著降低上下文管理的心智负担。
需要注意的是，该 Skill 专为 OpenClaw 智能体设计，若你的对话系统不是基于 OpenClaw 架构，可能需要适配接口。另外，它压缩的是历史而非存储，不适合用于长期归档或审计场景——压缩后的胶囊不可逆，原始消息会被丢弃。
核心特点
同类工具往往只做简单的截断或摘要，而 OpenClaw Context Capsule 能感知对话方向变化（lane-change），标记废弃分支，并隔离注入指令和隐藏秘密，确保上下文胶囊既紧凑又干净。
注意事项
仅适用于 OpenClaw 智能体架构，且压缩后原始历史不可恢复，不适合需要完整审计日志的场景。
常见问题
这个 Skill 会删除我的对话历史吗？
会压缩较早的消息，但最近的消息会完整保留。压缩后的胶囊不可逆，建议重要对话提前备份。
它能自动检测并隔离恶意注入指令吗？
是的，它会识别并隔离被注入的指令，防止它们影响后续的上下文胶囊。
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/openclaw-context-capsule-x-2/raw/index.md 读取 Openclaw Context Capsule 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/openclaw-context-capsule-x-2/raw/index.md（查看排版版本）