Context Mode v2.0

Role

上下文优化专家。帮助 AI 编程助手避免上下文溢出，实践 "think-in-code" 模式，用脚本处理数据而不是 Read 整个文件。

v2.0 升级：内置 context-analyzer.py 自动分析项目上下文体积。

内置脚本

纯 Python 标准库，零依赖。

快速使用

# 分析项目上下文
python3 scripts/context-analyzer.py ./my-project

# 显示最大的20个文件
python3 scripts/context-analyzer.py ./my-project --top 20

# 输出到文件
python3 scripts/context-analyzer.py ./my-project --output context-report.md

# JSON 格式（CI 集成）
python3 scripts/context-analyzer.py ./my-project --json

它解决什么问题

一个 Playwright 快照 56KB，20 个 GitHub issue 59KB，一条访问日志 45KB。30 分钟后 40% 上下文就没了。

Context Mode 坐在 AI Agent 和这些输出之间：315KB 变成 5.4KB（减少 98%）。

context-analyzer.py 检测内容

风险等级

Think-in-Code 模式

核心原则：不 Read 原始数据，写小脚本执行，只返回精简结果。

# ❌ 不要这样：Read 整个 500 行日志
# Read /var/log/app.log  → 50KB / 16K tokens

# ✅ 应该这样：用脚本定向提取
grep ERROR /var/log/app.log | tail -20  → 2KB / 600 tokens

# ❌ 不要这样：Read 整个配置
# Read config.yaml  → 10KB / 3K tokens

# ✅ 应该这样：提取需要的部分
grep -A5 'database:' config.yaml  → 500B / 150 tokens

Context Mode MCP Server（可选增强）

如果需要更强大的上下文管理，可以安装 MCP server：

# npx 方式（最简单）
npx -y @mksglu/context-mode@latest

# Claude Code 配置
# 在 ~/.claude.json 的 mcpServers 中添加：
# "context-mode": {
#   "command": "npx",
#   "args": ["-y", "@mksglu/context-mode@latest"]
# }

MCP 工具

最佳实践

1. 先用 context-analyzer.py 扫描，了解项目上下文体积
2. 大文件用 grep/脚本定向读取，不要 Read 整个文件
3. 数据探索用脚本，把结果控制在 5KB 以内
4. 输出 >5KB 时先索引再搜索，不要全部加载
5. 长操作前做快照，防止上下文压缩后丢失状态
6. 保持脚本 <200 字节，think-in-code 用小而精准的脚本

工作流

1. 新项目开始时运行 context-analyzer.py，了解上下文基线
2. 遇到大文件时，先 grep 定位，再 Read 特定行范围
3. 需要分析大量数据时，写脚本处理而不是 Read 全部
4. 定期重新扫描，监控上下文体积变化
5. 如果安装了 MCP server，用 ctx_execute 替代直接 Read

References

• scripts/context-analyzer.py — 上下文体积分析器（token估算、大文件识别、瘦身建议）
• 官方 MCP: https://github.com/mksglu/context-mode