mksglu/context-mode 在 GitHub 上有 32,629 星，许可用 Elastic License 2.0。它是一款 MCP 服务，解决 Agent 的一个具体病：工具调用把原始数据灌进上下文窗口。
README 举了三个数字：一份 Playwright 快照 56 KB，二十条 GitHub issue 59 KB，一份访问日志 45 KB。三十分钟下来，四成上下文没了。
它的办法是把这些数据挡在沙箱里，只有脚本打印的那几行进上下文。
【一、四个数字说明了问题规模】
场景：Playwright 快照；数据量：56 KB
场景：二十条 GitHub issue；数据量：59 KB
场景：一份访问日志；数据量：45 KB
场景：汇总后的结果；数据量：315 KB → 5.4 KB
第四行的 98% 降幅是它自己算的。工具表里给的单次例子更具体：ctx_execute 从 56 KB 降到 299 字节，ctx_execute_file 从 45 KB 降到 155 字节。
这些数字的口径是"原始数据量与进入上下文的量之比"，对应的是传输量。把它当成上下文窗口占用率会得出错误结论。
【二、"让模型写代码"这条主张】
README 的第二条主张是"在代码里思考"。
原文的意思是：模型该编程做分析，把计算交给脚本。读 50 个文件数函数有多少个，不如写个脚本数完 console.log 结果。
它给了对照：47 次读取等于 700 KB，1 次 ctx_execute 等于 3.6 KB。
这条主张对模型角色的定位很直接：把模型当代码生成器，别当数据处理器。
值得说清的是它自己划了边界：README 明确写了不做"文风约束"。它管的是数据往哪去，不管模型怎么说话。原文还引了一条理由：激进的简洁提示词会拉低编码与推理基准。
这条自律很少见。多数上下文优化工具会顺手限制输出长度，它明确不做。
三、沙箱是真子进程
ctx_execute 每次调用起一个隔离子进程，有自己的进程边界，脚本之间不能访问彼此的内存与状态。子进程跑代码，抓 stdout，只有 stdout 进对话上下文。
十二种运行时可用：JavaScript、TypeScript、Python、Shell、Ruby、Go、Rust、PHP、Perl、R、Elixir、C#。Bun 会被自动识别，JS 与 TS 快 3 到 5 倍。
认证类 CLI 走"凭据透传"：gh、aws、gcloud、kubectl、docker 继承环境变量与配置路径，但不把它们暴露到对话里。
这条设计是关键。没有它，Agent 想查云资源就得把密钥贴进对话。有了它，命令能跑，密钥不进上下文。
【四、输出超过 5 KB 才启用意图过滤】
这条阈值值得记：输出超过 5 KB 且提供了 intent 参数时，它切到意图驱动过滤——把完整输出索引进知识库，按意图检索相关段落，只返回匹配部分，并给出一组可继续搜索的词汇。
5 KB 以下直接返回，不做过滤。这个分寸合理：小输出过滤的收益不如开销。
五、知识库的检索做了四层
ctx_index 按标题切块，保持代码块完整，存进 SQLite 的 FTS5 虚拟表。
检索的部分做得比多数同类工具细：
机制：BM25 排序；作用：按词频、逆文档频率、文档长度归一化打分
机制：Porter 词干；作用：running、runs、ran 归到同一词干
机制：Trigram 子串；作用：useEff 能命中 useEffect
机制：RRF 融合；作用：两路结果合并排序
机制：邻近重排；作用：多个查询词靠得近的结果加权
机制：模糊纠正；作用：用编辑距离纠错，kuberntes → kubernetes
机制：智能片段；作用：围绕命中词取窗口，不用截断
机制：TTL 缓存；作用：默认 24 小时，过期静默重抓
标题与标题的权重在 BM25 里乘 5。这个系数对导航类查询很有用：搜"配置"，标题里有"配置"的文档应该排在正文提了一句的前面。
RRF 那段它写了一句设计演进：以前是级联回退，trigram 只在 porter 没结果时才用；现在两路并行再融合，两路都排得高的文档会浮上来。
这条改动体现的经验值得记：级联回退会丢掉两路都命中的信号。
六、限流是渐进式的
调用次数也做了限制：
次数：1 到 3；行为：正常，每次 2 条结果
次数：4 到 8；行为：减少到 1 条，给警告
次数：9 次以上；行为：阻断，重定向到批量执行
这条防止模型陷入"反复搜同一个词"的循环。多数工具不限次，结果是上下文被检索结果填满，比不检索更糟。
七、平台表里的数字对不上
README 说这套做法"在全部 17 个受支持客户端上都是强制范式"。
但平台对照表我只数出 15 行：Claude Code、Gemini CLI、VS Code Copilot、JetBrains Copilot、GitHub Copilot CLI、Cursor、OpenCode、OpenClaw、Codex CLI、Antigravity、Antigravity CLI、Kiro、Zed、Pi、OMP。
差两个。可能是表格没更新，也可能是把某个平台的多个变体算作多条。我没法从文档里确定。
比数字更值得看的是表里那两列：有钩子和没钩子的对比。
状态：有钩子；节省比例：约 98%
状态：没钩子；节省比例：约 60%
差 38 个百分点。README 的解释是：钩子能程序化拦截工具调用，在数据进入上下文之前就重定向；指令文件只能靠提示词引导模型，拦不住。
它还写了一句很实在的话：只要有一个没被路由的 curl 或 Playwright 快照，一次 56 KB，就能把一整场会话的节省全抹掉。
这条对做落地方案的人最重要。上下文优化要看最坏情况会不会翻车，平均节省量只是参考。
Antigravity 与 Zed 两个平台是 --，即不支持的钩子，得手工复制一次路由文件。
八、不续接就清空
README 里有一条容易被忽略的默认行为：不带 --continue 时，上一次的会话数据立即删除。
这条决定了它的数据留存策略：默认不留跨会话历史。
对个人使用方便，对企业要评估：如果希望长期保留工作轨迹，得靠续接参数或显式导出。
九、和百智办公的关系
环节：大输出处理；context-mode：子进程沙箱，只回 stdout；百智办公：由技能约定输出格式
环节：检索；context-mode：SQLite FTS5 + 混合排序；百智办公：资源管理 → 知识库
环节：知识文档；context-mode：ctx_index 切块索引；百智办公：知识库上传与解析
环节：跨会话；context-mode：默认删除，续接才留；百智办公：项目与会话组织
第 1 行是能抄的做法。百智办公没有内置的脚本沙箱，但可以在技能里约定：处理大文件时先汇总，只回报统计结果，不贴原文。
第 2 行对应关系近。知识库的检索质量取决于文档结构：标题清楚、摘要准确、代码块完整。
十、在百智办公里怎么落
- 「资源管理 → 规则」加一条处理大文件的约定：超过某个行数或字节数时，先汇总再回答，不贴原文。
- 同一条规则里给出汇总格式：总条数、异常条数、前几条样例、结论。
- 「资源管理 → 知识库」上传文档前先规整结构：标题层级清楚、代码块独立、每篇有摘要。
- 「资源管理 → 技能」建一个"资料检索"技能，要求先给命中清单与相关性判断，再展开。
- 技能里写限流规则：同一关键词检索超过 3 次，改为换词或让我补充信息。
- 涉及密钥的操作，在技能里规定只调用已配置的连接器，不把密钥写进提示词。
- 每季度看一次任务记录，找出上下文消耗最高的几类任务，针对性写规则。
第 5 条对应它的渐进限流。反复搜同一个词是模型最常见的行为退化。
第 6 条对应它的凭据透传思路：能用配置解决的，不要走对话。
十一、可以直接抄的提示词
你在处理一批数据。先判断规模，再决定怎么读。
第 1 步：估规模
· 文件多少个、总共多少行
· 超过 20 个文件或 5000 行，进入汇总模式
第 2 步：汇总模式
· 不要逐个读完再复述
· 先给出结构：有哪些目录、每类文件多少个
· 抽样看 3 到 5 个代表性文件
· 只有结论需要明细时才取明细
第 3 步：输出
· 总条数与分类计数
· 异常项：数量 + 前 3 条样例 + 判断依据
· 结论与建议下一步
硬性要求：
- 不要把原始文件内容整段贴进回答。
- 需要看细节时，说明为什么这几处需要，只取这几处。
- 同一关键词检索超过 3 次没结果，停下来问我。
- 涉及密钥时只说用了哪个连接器，不要输出密钥内容。
第 1 条的估算门槛可以按团队习惯改。重点是让模型先估算，再决定策略。
十二、四个坑
坑一：以为装了就有 98%。
有钩子约 98%，没钩子约 60%。一个没被路由的大输出就能抹掉整场节省。
坑二：把降幅当成窗口占用率。
98% 是"原始数据与进入上下文的量"之比，衡量的是传输量。
坑三：小输出也走过滤。
它的阈值是 5 KB，以下直接返回。盲目过滤会引入额外调用成本。
坑四：指望它默认跨会话记忆。
不带续接参数时会话数据会删除。要留存得自己设计。
十三、边界
· 32,629 星、ELv2 许可、三个典型数据量、315 KB 到 5.4 KB、十二种运行时、5 KB 阈值、四层检索机制、渐进限流、98% 与 60% 两档、默认删除行为：GitHub 仓库页面与 README.md，2026-10-28 抓取。星数会变。
· README 写"17 个受支持客户端"，平台对照表实际列出 15 行（Claude Code、Gemini CLI、VS Code Copilot、JetBrains Copilot、GitHub Copilot CLI、Cursor、OpenCode、OpenClaw、Codex CLI、Antigravity、Antigravity CLI、Kiro、Zed、Pi、OMP）：README 原文与表格逐行对照，2026-10-28。差两个的原因文档里没写。
· 我没有安装它，没有跑过 ctx_execute，也没有复现 98% 的降幅。数字来自 README 的自述口径。
十四、事实来源
· 星数、许可、三个典型数据量、降幅、四条主张、沙箱机制、十二种运行时、凭据透传、5 KB 阈值、检索机制细节、渐进限流、平台表与两档节省、默认删除：GitHub 仓库 mksglu/context-mode 页面与 README.md，2026-10-28
· 平台行数统计：README 平台对照表逐行计数，2026-10-28
· 规则配置、知识库、技能、连接器、任务记录：官方文档《规则配置》《知识库》《技能导入与使用》《连接器》《任务记录》，2026-10-28 核对
