源自 GitHubAI上下文工程架构诊断
面向饱受AI回答模糊、Token成本飙升困扰的团队，本技能专门解决“盲目堆砌文档”的顽疾。你只需提供目前的Agent流程、提示词与喂入资料，它将通过决策对齐、检索替代留存、边界划分等维度进行系统诊断，帮你剔除冗余噪音，并梳理出包含短期会话与长期记忆的轻量上下文架构与执行蓝图。
常见场景
它能帮你做什么？
01
Agent多轮对话幻觉与漂移排查：排查因堆砌过多历史记录导致的多轮Agent目标漂移与回复模糊问题。
02
高额Token成本与冗余削减：针对每次调用都粘入海量规则文档的流程，识别并剥离无用上下文以降低成本。
03
复杂工作流记忆架构设计：区分临时对话与持久约束，为多步Agent建立分层记忆与按需检索机制。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“诊断我的客服分流Agent配置：每次处理工单都传入整份40页服务手册，依然频繁误判边缘情况。”
“评估我编写的PRD辅助生成流程，目前塞入了整套竞品文档和全部访谈录音，AI输出总是泛泛而谈。”
“帮我设计一套多步骤研究Agent的上下文架构，消除跨步骤调用时的上下文腐化与衰减。”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes Agent可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
