Openclaw Context Capsule
智能压缩AI对话历史，节省Token并保护隐私。
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：智能压缩AI对话历史，节省Token并保护隐私。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openclaw-context-capsule-x/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
‘请启用Openclaw Context Capsule来管理我们接下来的对话。’，它会自动在后台运行，将我们之前关于项目架构的冗长讨论压缩成一个摘要，同时确保最新的代码评审请求保持完整。当对话中不小心粘贴了API密钥时，它也会默默将其编辑掉，从而在节省Token用量的同时保护你的密钥安全。
介绍
在AI助手的长对话中，历史上下文会不断累积，消耗大量Token并可能泄露敏感信息。Openclaw Context Capsule 旨在解决这一问题，它通过智能算法压缩过往的会话历史，将冗长的对话记录提炼成一个精炼、有界的“上下文胶囊”。
使用时，该技能会自动分析你的对话历史。它会完整保留最近的对话内容以确保连贯性，同时识别并标记那些被放弃的讨论方向，隔离可能被注入的指令，并自动隐藏或删除对话中出现的密码、密钥等敏感信息。整个过程在本地完成，无需联网，且结果具有确定性。
它非常适合需要与AI进行长时间、多轮次对话的用户，例如全栈开发者、智能体开发者、数据分析师等。他们经常需要AI协助处理复杂任务，对话历史长且可能涉及代码片段、API密钥或业务数据，此技能能有效管理上下文长度并提升隐私安全性。
建议在开启任何涉及敏感信息或预计会进行长对话的会话前启用此技能。请注意，其压缩算法基于规则，虽然能有效精简历史，但在处理极其复杂或非结构化的对话时，偶尔可能误判某些内容的关联性。
核心特点
与简单的历史截断不同，它具备“车道变更感知”能力，能智能识别并标记被放弃的讨论方向，同时主动隔离可疑的注入指令并编辑敏感信息，在压缩的同时保留了对话的关键脉络和安全性。
注意事项
不适合需要完整、未经修改的原始对话历史进行审计或法律取证的场景。
常见问题
压缩后的历史会影响AI对当前对话的理解吗？
不会，它会完整保留最近的对话内容，并智能提炼过往关键信息，旨在维持对话连贯性。
它是如何保护我的隐私的？
通过本地运行的确定性算法，自动识别并编辑对话中出现的密码、密钥等敏感字符串。
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/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/raw/index.md（查看排版版本）