Requirements
- Target platform
- OpenClaw
- Install method
- Manual import
- Extraction
- Extract archive
- Prerequisites
- OpenClaw
- Primary doc
- SKILL.md
Tencent SkillHub · AI
Context Gatekeeper
Keeps the conversation token-friendly by summarizing recent exchanges, surfacing pending actions, and delivering a compact briefing for each turn before calling the model. Trigger this skill whenever you need to prune a bloated thread or keep the next prompt lean.
skill openclawclawhub Free
Keeps the conversation token-friendly by summarizing recent exchanges, surfacing pending actions, and delivering a compact briefing for each turn before calling the model. Trigger this skill whenever you need to prune a bloated thread or keep the next prompt lean.
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Install for OpenClaw
Quick setup
- Download the package from Yavira.
- Extract the archive and review SKILL.md first.
- Import or place the package into your OpenClaw setup.
Package facts
- Download mode
- Yavira redirect
- Package format
- ZIP package
- Source platform
- Tencent SkillHub
- What's included
- README.md, SKILL.md, context/current-summary.md, context/history.txt, context/sample-history.txt, context/test-summary.md
Validation
- Use the Yavira download entry.
- Review SKILL.md after the package is downloaded.
- Confirm the extracted package contains the expected setup assets.
Install with your agent
Agent handoff
Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.
- Download the package from Yavira.
- Extract it into a folder your agent can access.
- Paste one of the prompts below and point your agent at the extracted folder.
New install
I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Then review README.md for any prerequisites, environment setup, or post-install checks. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.
Upgrade existing
I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Then review README.md for any prerequisites, environment setup, or post-install checks. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.
Trust & source
Release facts
- Source
- Tencent SkillHub
- Verification
- Indexed source record
- Version
- 0.1.1
Provenance
- Publisher
- Davienzomq
- Source page
- View original listing
- Canonical URL
- Open canonical page
Documentation
Objetivo
Reduzir o volume de tokens enviados ao modelo preservando apenas o essencial: o resumo das decisões, os próximos passos e os trechos mais recentes da conversa. Este skill roda em paralelo à sua rotina habitual, produzindo o artefato context/current-summary.md que serve como contexto de substituição (em vez de reenviar toda a conversa).
Fluxo mínimo
Registre as trocas: a cada prompt/resposta, grave uma linha formatada ROLE: texto em um arquivo de histórico (context/history.txt ou qualquer caminho acessível). Exemplo: USER: Quero definir metas para o Q2 ASSISTANT: Fiz um plano com marcos e métricas Execute o guardião: python skills/context-gatekeeper/scripts/context_gatekeeper.py \ --history context/history.txt \ --summary context/current-summary.md O script limita o resumo (até 6 sentenças por padrão), extrai atividades abertas (TODO, próxima ação, tarefa, follow-up) e inclui as últimas 4 jogadas para contexto imediato. Use o resumo: antes de chamar a API (ou responder ao usuário), injete o conteúdo de context/current-summary.md e cite os itens pendentes. Apenas depois disso, se for necessário, adicione as últimas trocas concretas (máximo de 2-3 mensagens) para clareza imediata. Repita: atualize context/history.txt com a nova resposta e execute o script novamente antes do próximo turno.
Argumentos do script
--history: caminho do arquivo com o log das trocas (cada linha deve ser ROLE: texto). Usa STDIN se omitido. --summary: destino do resumo (substitui o arquivo se já existir). --max-summary-sents: limite de sentenças resumidas (padrão 6). --max-recent-turns: quantas trocas finais aparecerão na seção "Últimos turnos" (padrão 4).
Dica de operação diária
Monte um cron/loop leve que chame o script antes de cada resposta automática. Guarde um paralelo context/pending-tasks.md e copie a seção "Pendências" do resumo para lá. Sempre cite o caminho do resumo no parágrafo inicial da resposta (por exemplo: "Resumo compacto: ...") para facilitar auditoria.
Por quê isso funciona?
OpenClaw já persiste memórias em arquivos Markdown e executa /compact quando precisa. Este skill assume a mesma disciplina: em vez de confiar nos 100+ mensagens antigas que ainda estão no contexto, você carrega um briefing de 1 página antes de cada chamada. Economiza tokens e mantém o modelo focado no que realmente importa (decisões, pendências, mudanças recentes).
Category context
Agent frameworks, memory systems, reasoning layers, and model-native orchestration.
Source: Tencent SkillHub
Largest current source with strong distribution and engagement signals.
Package contents
Included in package
4 Docs2 Files
- SKILL.md
- context/current-summary.md
- context/test-summary.md
- README.md
- context/history.txt
- context/sample-history.txt