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Agent Skill · 研究检索

context-cache-manager(上下文缓存管理器)

context-cache-manager 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

context-cache-manager 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 23,916。

总安装 4,152周安装 173GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,384核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:context-cache-manager(上下文缓存管理器)
来源仓库:https://github.com/suda6632/context-cache-manager
安装命令:
openclaw skills install context-cache-manager
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install context-cache-manager

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

提供fork-safe的上下文克隆、历史消息智能压缩和快速恢复,支持多Agent并发和会话高效管理。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install context-cache-manager;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

context-cache-manager 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install context-cache-manager。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

context-cache-manager 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

context-cache-manager 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install context-cache-manager 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

context-cache-manager 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

context-cache-manager 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,152 次,近一周安装 173 次,下载 1,384 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

context-cache-manager 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
context-cache-manager

上下文缓存管理器 · 本页

4,152—执行命令MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Context Cache Manager

fork-safe上下文克隆 + 智能压缩 + 快速恢复 参考Claude Code fork设计和Context缓存机制

背景问题

OpenClaw原生上下文管理:

  • fork时上下文丢失 — 子Agent无法继承父进程关键状态
  • 历史消息膨胀 — 长时间对话导致token爆炸
  • session恢复慢 — 重启后丢失工作上下文
  • 内容替换状态乱序 — 多Agent同时修改导致冲突

根因:缺乏Claude Code的fork-safe三剑客克隆机制

解决方案

Fork-Safe三剑客(必须克隆)

参考Claude Code原始设计,fork时必须克隆:

// 父进程 → 子进程
{
  contentReplacementState: parent.contentReplacementState.clone(),  // 内容替换状态
  renderedSystemPrompt: parent.renderedSystemPrompt,                // 渲染后的system提示
  messages: parent.messages.clone()                                // 消息历史
}

智能压缩策略

完整消息历史 (100条+) 
    ↓ 压缩
保留:
  - 所有system消息(完整)
  - 最近20条消息(完整)
  - 更早消息 → 摘要标记
    [Compressed 80 older messages]
    ↓
压缩后 ~25条等效消息

Session生命周期

[ACTIVE] ──fork──> [FORKED] (父) + [ACTIVE] (子)
   │
   ├──compact──> [COMPACTED]
   │
   └──archive──> [ARCHIVED]
           │
           └──cleanup──> deleted (24h后)

使用方式

Python API

from context_cache_manager import ContextCacheManager, fork_context

# 方式1:面向对象
manager = ContextCacheManager("session-001")

# 捕获当前上下文
manager.capture(
    system_prompt="You are OpenClaw agent...",
    messages=[...],
    content_replacement_state={"replaced": [...]},
    rendered_system_prompt="Rendered prompt with context..."
)

# 快速恢复
restored = manager.restore()
print(f"Restored {len(restored.messages)} messages")

# Fork到子session
child = manager.fork("child-session-002")
assert child.content_replacement_state == parent.content_replacement_state

# 方式2:便捷函数
child = fork_context("parent-id", "child-id")

压缩效果

原始消息数压缩后压缩率等效token
502550%~60%
1002575%~70%
2002587.5%~75%

Skill集成

whenToUse: |
  spawn子Agent前捕获父context
  session恢复时快速重建
  长时间对话后压缩上下文
permissions:
  - file:write (缓存目录)
  - file:read (恢复缓存)
  - memory:manage
hooks:
  before_spawn: capture_context
  after_spawn_complete: fork_context

配置参数

参数默认值说明
MAX_HISTORY_LENGTH50最大保留消息数
MAX_CACHE_AGE_HOURS24缓存过期时间
CACHE_DIRtmp/context-cache/缓存目录
formatpickle+gzip高效序列化

与AgentConcurrency配合

from agent_concurrency_controller import spawn_agent_safe
from context_cache_manager import ContextCacheManager

# 1. 捕获父上下文
parent_ctx = ContextCacheManager("main-session")
parent_ctx.capture(system_prompt, messages)

# 2. 安全spawn(自动fork上下文)
result = spawn_agent_safe(
    task="子任务",
    agent_type="researcher",
    context_manager=parent_ctx  # 自动fork
)

# 3. 子Agent继承完整上下文

日志审计

缓存日志 (logs/context-cache.log)

[2026-04-03 15:40:00] CAPTURE: session-001 | 15000_chars | compressed: true
[2026-04-03 15:40:05] FORK: session-001 -> child-002 | cloned 3 fields
[2026-04-03 15:45:00] COMPACT: session-001 | 100->25 messages | saved 65%
[2026-04-03 16:00:00] RESTORE: session-001 | loaded from cache

最佳实践

  1. spawn前capture — 确保可fork
  2. 长对话后compact — 防止token爆炸
  3. 定期cleanup — 删除过期缓存
  4. immutable fork — 子进程不修改父状态

关联

  • 并发控制:skills/agent-concurrency-controller/
  • 结果控制:skills/tool-result-size-controller/
  • 安全编辑:skills/safe-file-editor/
  • 架构参考:memory/learnings/claude-code-architecture-2026-04-03.md

版本

  • v1.0.0 (2026-04-03): 初始实现,fork-safe三剑客克隆+智能压缩

平台分布

OpenClaw

73.12%
按下载量换算1,012

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install context-cache-manager 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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