context-monitor - 上下文使用率监控#

实时监控会话上下文使用率，在每次回复底部显示占用百分比，超过阈值时主动提醒用户清理上下文。

🚀 功能特性#

• 实时显示：每次回复自动附加上下文使用百分比
• 进度条可视化：直观的进度条展示使用率
• 智能预警：超过 70% 时提醒使用 /new 或 /compact
• 多模型支持：自动识别不同模型的上下文窗口大小
• 零配置：安装即用，无需额外设置

📦 安装#

bash

claw skill install context-monitor

💡 使用场景#

场景说明长对话管理避免上下文超限导致遗忘早期内容多轮调试监控 Token 消耗，优化对话策略成本控制了解每次对话的 Token 使用情况主动清理在达到限制前及时使用 /new 或 /compact

🎯 输出示例#

text

[你的回复内容]

---
📊 上下文使用：45% ▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░ (4500/10000 tokens)

超过 70% 时：

text

[你的回复内容]

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⚠️ 上下文使用：78% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ (7800/10000 tokens)
💡 建议：使用 /new 开启新会话 或 /compact 压缩上下文

⚙️ 配置选项#

配置项默认值说明warningThreshold70警告阈值（百分比）criticalThreshold90严重警告阈值（百分比）showProgressBartrue是否显示进度条showTokenCounttrue是否显示具体 Token 数

🔧 命令#

命令说明/new开启全新会话（清空上下文）/compact压缩上下文（保留核心信息）/context手动查看当前上下文状态

📝 注意事项#

1. Token 计算：基于实际消息内容估算，可能存在±5% 误差
2. 模型差异：不同模型上下文窗口不同，自动识别
3. 性能影响：每次回复增加约 10-20ms 处理时间
4. 隐私安全：不存储任何对话内容，仅实时计算

🐛 常见问题#

Q: 为什么显示的 Token 数和平台统计不一致？ A: 本 Skill 使用估算算法，实际 Token 数以平台为准。误差通常在±5% 内。

Q: 可以关闭上下文显示吗？ A: 可以，使用 /context off 临时关闭， /context on 重新开启。

Q: 支持哪些模型？ A: 支持所有 OpenClaw 集成的模型，自动识别上下文窗口大小。

📄 许可证#

MIT License

🔗 相关链接#

• GitHub 仓库
• OpenClaw 文档
• ClawHub