ContextChef

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① 选择 —— 什么进入窗口

溢出策略限界对话（summarize、anchored、server、reset、chain、background）；Pruner 限界工具列表；selector 限界记忆。

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② 位置 —— 它落在窗口的哪里

一段可缓存的稳定前缀 + 一段易变的 tail。记忆、动态状态、skill 和 announcements 各自选边站，cacheAudit 会在你选错时告诉你。

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③ 持久化 —— 它在窗口之外住哪

memory/、notes/、vfs/、archive/ 背后是同一个上下文存储 —— 一个 StorageBackend，一套 context:// 地址。

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④ 取回 —— 模型如何伸手拿回来

一个 context 工具、七个命令，外加 new_context，全部经由 chef.ownsTool 与 chef.handleTool 分发。

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⑤ 适配 —— provider 的线上格式

同一份编译好的状态变成 OpenAI / Anthropic / Gemini 的 payload，prefill、cache 断点和 tool call 形状都替你适配好。

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约束固定

pinned: true 的消息原文穿过每一种溢出策略，且永不被 compact() 清除 —— 策略文本不会丢。

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可逆归档 + 召回

策略驱逐掉的一切都会被存储并以 URI 引用，精确细节始终可取回，而不是靠猜。

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Handoff 预算

在触发线之上预留的 token，为模型买下一轮时间，把重要的东西写进 notes/ 或 memory/，然后窗口才被裁掉。

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服务端上下文管理

server() 策略把 LLM 压缩交给 Anthropic 的 compaction，并用客户端 fallback 让同一份配置可跨 provider 复用。

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Slot

编译管道上的六个组合点 —— 否决 overflow、注入 RAG 结果、改写装配好的消息、观察最终 payload。

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持久化压缩

planCompaction / compactHistory（以及 AI SDK 和 TanStack 移植版）把你的存储压缩一次并持久化结果。

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运行时工具闸门

Pruner blocklist + checkToolCall，覆盖权限、环境、限流、沙箱等场景；默认 KV-cache 友好。

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动态状态注入

Zod schema 强类型状态注入，每次调用前强制对齐当前任务焦点。

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输出护栏

withGuardrails 强制 XML 输出契约并设置 assistant prefill，在不支持原生 prefill 的 provider 上自动降级。

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快照与恢复

一键捕获和回滚全部上下文状态 —— 历史、记忆、策略状态、窗口谱系 —— 支持分支探索与错误恢复。

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可观测性

统一事件系统 —— chef.on('compress', ...) —— 外加可选的管道不变量检查，上报被丢掉的固定消息和被拆开的 tool 配对。

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Skill

Skill 原语按阶段打包指令 + 工具注解，支持从 SKILL.md 文件加载（与 Claude Code / Mastra / OpenCode 同格式）。

ContextChefTypeScript/JavaScript AI Agent 的上下文编译器