面向 AI 编程智能体的上下文窗口优化方案

01 摘要

该项目旨在解决 AI 编程智能体上下文窗口被工具输出占满的问题，做法是把工具输出放入沙箱、持久化会话记忆并通过 MCP 与 hooks 做路由。项目方称可减少约 98% 的上下文占用，并覆盖 17 个平台。上述数字与覆盖范围均来自项目自述，尚无独立评测或论文佐证，读者应将其视为待验证的工程声明。

02 关键点

1. 提供上下文窗口优化，声称对工具输出做沙箱化后减少约 98% 的上下文占用。
2. 通过持久化会话记忆，使智能体在会话之间保留状态，而不依赖重复传入上下文。
3. 借助 MCP 与 hooks 在 17 个平台上强制路由，实现跨平台统一接入。