（321期）Context Doctor – 上下文窗口诊断与 Token 预算可视化

上下文窗口诊断与 Token 预算可视化 诊断 OpenClaw 上下文窗口使用情况，可视化工作区文件、技能清单与 Token 预算分配，定位"Agent 变笨"问题根源 使用说明 核心用法 Context Doctor 是一款面向 OpenClaw 代理系统的上下文窗口诊断工具，通过终端可视化或 PNG 图像输出，帮助用户理解 Token 预算的具体分配情况。 主要功能模块： 工作区文件扫描：检测 bootstrap 文件状态（正常/缺失/截断），显示字符数与估算 Token 数（chars/4） 技能清单盘点：枚举系统和用户目录下所有已安装技能（仅元数据，非实际加载） Token 预算拆解：量化系统提示、工作区文件、技能描述、工具模式等组件的占比 典型使用场景： 用户主动询问"上下文健康度"或 Token 使用情况 代理输出质量下降（"Agent 变笨"）的根因排查 编辑工作区文件后验证上下文影响 审计 bootstrap 开销，优化配置 输出方式：支持终端彩色渲染（Rich）和 PNG 图像导出（--png 参数），便于聊天场景直接分享。 --- 显著优点 | 优势 | 说明 ||------|------|| 可视化直观 | 彩色进度条、状态图标，一眼识别问题文件 || 诊断信号明确 | 红/黄/绿三级信号，配套具体行动建议 || 零侵入设计 | 只读扫描，不修改任何配置或文件 || 双模式输出 | 终端交互 + 图像导出，适配不同场景 || 精准定位 | 区分"文件截断"（静默截断）与"文件缺失"（符号链接断裂）| --- 潜在局限 | 局限 | 说明 ||------|------|| 估算误差 | Token 按 chars/4 估算，非真实分词结果 || 非实时 Conversation 分析 | 明确不涉及对话历史、模型选择、成本追踪 || 依赖外部工具链 | PNG 导出需额外安装 rich、rsvg-convert 或 cairosvg || 仅覆盖 Bootstrap | 运行时动态加载的技能/工具不纳入统计 | --- 适合人群 OpenClaw 高级用户：需要精细化调优上下文配置 Agent 开发者：排查"输出质量退化"等疑难问题 运维/审计人员：定期检查系统健康度，预防配置膨胀 --- 常规风险 路径泄露风险：输出可能包含本地绝对路径，分享截图时注意脱敏 依赖版本漂移：rich 或 SVG 转换工具的版本差异可能导致渲染异常 误读估算值：chars/4 的 Token 估算在中文场景下误差较大（中文 Token 密度通常更高） 诊断范围盲区：无法检测模型层级的上下文压缩或 KV Cache 问题 原始说明 Visualize and diagnose OpenClaw context window usage. Generates a terminal-rendered breakdown showing workspace files (status, chars, tokens), installed skil...