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context-doctor

context-doctor

github.com/jzocbエージェントワークフロー11969 回インストール33 週間前に更新
リポジトリ

context-doctor について

Context Doctorは、OpenClawワークスペース向けのPython診断スキルで、コンテキストウィンドウの予算配分を可視化します。ワークスペースのファイルやインストール済みスキルなどを調べ、レポートをPNGで出力できます。

主な機能

  1. 01ワークスペースとOpenClawのバージョンを検出
  2. 02ブートストラップファイルの状態とサイズを確認
  3. 03インストール済みスキルを一覧表示
  4. 04トークン予算の配分を推定
  5. 05ターミナル風のPNGを出力

活用シーン

  1. 01ワークスペースのブートストラップ負荷を確認
  2. 02欠落または切り詰められたファイルを発見
  3. 03会話に使えるコンテキスト容量を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jzocb/context-doctor --skill context-doctor

インストール後、Claude Code で/context-doctorを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

LICENSE
README.md
scripts/
context-doctor.py

詳細

Context Doctor

コンテキストウィンドウの予算配分を診断して可視化します。

クイックスタート

可視化スクリプトを実行します。

python3 scripts/context-doctor.py

スクリプトは以下を自動検出します。

  • ワークスペースのパス（~/.openclaw/workspace または OPENCLAW_WORKSPACE 環境変数）
  • OpenClaw のバージョン（openclaw --version を使用）
  • インストール済みのスキル（システムとワークスペース）
  • ブートストラップファイルのサイズとステータス

出力セクション

1. ワークスペースファイル

各ブートストラップファイルについて、以下を表示します。

  • ステータス：✓ OK / ✗ MISSING / ⚠ TRUNCATED（シンボリックリンクのリンク先がない場合は MISSING）
  • 文字数とトークン数：実際のサイズと推定トークン数（文字数/4）
  • 視覚バー：ファイルサイズに比例したバー
2. インストール済みスキル

システムおよびワークスペースのスキルディレクトリから検出されたすべての SKILL.md ファイルを一覧表示します。 スキルはブートストラップには含まれず、必要に応じて読み込まれます。ここでは把握しやすいように表示するだけです。

3. トークン予算

ブートストラップのオーバーヘッドの内訳を表示します。

  • システムプロンプト（フレームワーク）
  • ワークスペースファイル（スキャン結果）
  • スキル一覧（メタデータの説明）
  • ツールスキーマと概要

ブートストラップの合計割合と、会話に使える空き領域を表示します。

診断シグナル

シグナル意味対応
🔴 TRUNCATEDファイルが最大文字数を超え、通知なく切り詰められていますファイルサイズを小さくするか、内容を分割してください
🟡 MISSINGファイルが見つからないか、シンボリックリンクが壊れていますパスを確認し、リンク先を修正してください
🟢 Bootstrap <10%良好です対応は不要です
🟠 Bootstrap >15%大きすぎますワークスペースファイルが肥大化していないか確認してください

画像出力（チャットでの共有用）

ターミナルのスクリーンショットを撮らずに、PNG 画像を直接生成できます。

python3 scripts/context-doctor.py --png /tmp/context-doctor.png

スクリプトは Rich の SVG エクスポートを使って、ターミナル風のカラー画像を描画します。 必要なもの：rich（pip3 install rich）と、次のいずれか：rsvg-convert（brew install librsvg）または cairosvg（pip3 install cairosvg）。

エージェントのワークフロー：チャットでユーザーからコンテキストの健全性について尋ねられたら、--png を指定して実行し、画像を直接送信してください。成功すると、出力パスが stdout に表示されます。

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