AI开发者工具效率本地优先

CompactKeeper — 给 Codex/Claude Code 的压缩黑匣子

在 Agent 上下文压缩前标注关键工具输出,防止报错栈和测试结果被无差别摘要弄丢

痛点
用编码 Agent 干活时,上下文满了触发压缩后,内建摘要是无差别转述,测试结果、报错栈这类承重信息常被压成一句「测试全部通过」,模型随后凭这句转述继续干活或重跑工具,费时费 token,用户也不知道到底丢了什么。
方案
做一个本地压缩前哨:在压缩发生前,对消息流中的工具输出按类型和信号强度打分,标出不可丢失的关键消息(报错、测试输出、diff、命令结果),生成一份保留关键片段的结构化摘要,并以 hook 或包装脚本的方式注入回 Agent 的上下文。
用户
重度使用 Codex / Claude Code / GLM Coding Plan 的全职开发者与独立开发者,尤其是同时维护多个仓库、单次会话跨项目的人。
MVP
支持读取 Codex 与 Claude Code 的会话日志;对工具输出做规则打分与关键片段提取;生成可注入的「压缩保留包」;提供 diff 视图让用户确认保留与丢弃了什么;只在本地运行,不上传代码。
变现
买断制定价($19–$39)加可选年订阅解锁多 Agent 适配;面向团队的授权套餐按席位计费。
为何现在
编码 Agent 的上下文管理和压缩策略正成为高频痛点,但官方 hook 协议还不完善,独立开发者可以先用外挂层补齐这个缝隙。

来源讨论 · 3

  1. V2EX[问与答] 请问 Codex (ChatGPT) 的上下文和记忆如何给 Claude Code 使用?0↑ 8
  2. V2EX[程序员] 提示词工程师会最终出现吗?0↑ 11
  3. V2EX[程序员] jev-compact:给 Codex /compact 加个 Jev 裁判,重要工具输出不再被摘要弄丢
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