Context Autopilot

Context Autopilot

为编码 Agent 自动收集上下文。 挖掘你真实的 Agent 会话——你反复提出的每条指示、每次纠正、每个拒绝的工具调用——并将它们提炼成由你审核批准的 CLAUDE.md / AGENTS.md 规则。

这是 The Context Layer 的一部分。

在终端中运行（这是一个普通的 CLI——请勿将其粘贴到聊天中）：

$ npx context-autopilot scan

Scanned 3 session(s) for ~/projects/my-app
Found 26 signal(s):

  [CORRECTION] ×2 across 2 session(s)  (score 9)
      "There are still so many buttons that dont work, like the publish…"
  [REPEATED] ×4 across 3 session(s)  (score 10)
      "Do not reference the legacy directory. Only work within…"

$ npx context-autopilot distill

[1/8] Perform click-and-type tests before reporting UI work complete  (confidence: high)
    + Before declaring any screen done, click every button and verify it works.
    evidence:
      · 2026-06-27 — "There are still so many buttons that dont work…"

$ npx context-autopilot apply

为什么要用

每次会话开始时，Agent 都一无所知，因此你得反复教它相同的约定；而当你忘了提醒时，它就会重犯同样的错误。手动编写上下文文件虽可行，却没人会持续更新。天真的自动生成方式更糟：关于 LLM 生成的上下文文件的研究发现，这类文件会降低任务成功率并增加成本，因为扫描代码仓库生成的内容往往空泛笼统。

Context Autopilot 另辟蹊径：以证据为依据。你的会话历史如实记录了 Agent 犯过的错，以及你如何指出并修正这些错误。Autopilot 会挖掘这些记录，只提出有你亲口说过的话作为依据的规则——每条规则都附有支持它的引文。

工作原理

1. 观察 — ctxlayer scan 会解析本地的 Claude Code 对话记录（~/.claude/projects）和 Cursor 会话，并提取三类信号：跨会话重复出现的指示、Agent 出错后的纠正，以及被拒绝的工具调用。100% 在本地运行。
2. 提炼 — ctxlayer distill 会将信号（而非你的历史记录）通过 Claude 处理——使用你现有的 claude CLI，无需 API 密钥——并返回带有证据和置信度评级的、针对具体项目的指令式规则。
3. 审核 — ctxlayer apply 会逐条引导你审核提案。你接受的规则会写入一个受管理的区块：

## Learned conventions (Context Autopilot)

- **Staff login cannot access admin view** — When authenticated as staff, the admin role toggle must be hidden or disabled.

手写内容绝不会被改动；重复运行会幂等地更新该区块。规则会同时写入 CLAUDE.md 和 AGENTS.md，让 Claude Code、Cursor、Copilot、Codex 以及所有兼容 AGENTS.md 的 Agent 都能受益。

安装

npm install -g context-autopilot   # or use npx, no install

命令

命令	功能
ctxlayer projects	列出具有可查看会话历史的项目（Claude Code + Cursor）
ctxlayer scan	从此项目的会话中挖掘信号
ctxlayer distill	将信号提炼为提案（.ctxlayer/proposals.json）
ctxlayer promote	扫描所有项目已保存的记忆（auto-memory + CLAUDE.md），找出适合放入全局 ~/.claude/CLAUDE.md 的规则；--dry-run 会列出候选项，但不会调用模型
ctxlayer apply	交互式审核提案；写入已接受的规则
ctxlayer check	快速检查，无需模型：自上次提炼以来新增了多少信号？只有超过 --threshold（默认值为 3）时，--hook 才会输出提醒，否则保持静默
ctxlayer stale	查找代码仓库已经不再适用的上下文文件引用——例如缺失的文件、已移除的 npm 脚本。发现问题时退出码为 1，因此可直接接入 CI
ctxlayer export	将提炼后的条目导出为 Agent Operating Procedure JSON

全局模式

ctxlayer distill --global

项目上下文文件用于记录代码仓库的约定——但有些反馈说的是你个人的偏好：“用通俗英语解释事情”“我在构思时不要开始构建”“让相互独立的工作并行进行”。全局模式会从你所有工具中的所有项目挖掘此类信息，并在你的个人 ~/.claude/CLAUDE.md 中维护一个受管理的区块，这样你在任何项目中开启的每次新会话，都能预先了解你喜欢的工作方式。按照设计，提及特定项目的规则会被排除——这些规则应放在项目自己的上下文文件中。

将已保存的记忆提升为全局记忆

ctxlayer promote

全局模式从你的会话记录中挖掘信息，而 promote 会挖掘你的 Agent 已经写下的记忆：每个项目的自动记忆文件（~/.claude/projects/<name>/memory/），以及每个代码库中的 CLAUDE.md/AGENTS.md。关于你如何工作的规则，或在两个及以上项目中重复出现的规则，会连同源文件作为依据，经泛化后提议加入全局 ~/.claude/CLAUDE.md。仅添加内容：只读取项目文件，绝不编辑。模型调用之前，已在全局文件中涵盖的内容会被过滤掉。

选项：--project <path>、--global、--source claude-code|cursor|all、--model <model>、--min-score <n>、--yes、--json。

Cursor 会话挖掘通过 Node 内置的 node:sqlite 读取 Cursor 的本地 SQLite 存储（Node 22 及以上版本；旧版 Node 会跳过 Cursor 数据源，不会报错）。

Claude Code 插件

/plugin marketplace add chiragbachani/context-autopilot
/plugin install context-autopilot@the-context-layer

然后请 Claude “根据我的会话历史更新项目上下文”——也可以完全不用开口：插件自带一个 SessionStart 钩子，会在会话开始时运行 ctxlayer check（速度快，不调用模型）。如果自上次提炼以来积累了足够多的新信号，Claude 会在自然的停顿时提示你进行提炼。没有新信号 → 完全静默。

MCP 服务

{
  "mcpServers": {
    "context-autopilot": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "context-autopilot", "ctxlayer-mcp"]
    }
  }
}

提供 list_observable_projects、scan_context_signals、distill_context_proposals、distill_global_context、promote_to_global、apply_context_proposals 和 find_stale_context。

审批流程完全在聊天中完成：提炼工具会返回每条提议及其依据，并指示 Agent 询问你要接受哪些；随后，apply_context_proposals 会严格按照你批准的标题写入内容，记住你拒绝的内容（不会再次提议），其余内容则保持待处理状态。未经你的明确决定，任何工具都不会触碰上下文文件。

常见问题

这与 Claude Code 的 /insights 有何不同？ /insights 基于相同的核心观察——你反复提到的指令应写入 CLAUDE.md——但它以个人使用情况报告的形式呈现：一个 HTML 页面，其中包含需要你手动复制粘贴的建议，且仅适用于 Claude Code。Context Autopilot 则是流水线版本：它还会挖掘 Cursor 历史记录，为每条规则附上你的原话作为依据，执行明确的接受/拒绝流程，将已接受的规则写入 CLAUDE.md 和 AGENTS.md 中的受管理区块（让 Codex/Copilot/Cursor 也能受益），维护一个跨项目全局规则文件，并添加CI 过时检查。完全开源，并在本地运行。

这与 Claude Code 的自动记忆有何不同？ 自动记忆会在某个工具环境中，实时、当下记录模型注意到的内容。Autopilot 则是追溯式且系统化的：它会挖掘各类工具中数月的既有历史记录，并找出跨会话模式（你在 4 次会话中说过 6 次），这是任何单次实时会话都无法发现的。

故障排除

• “找不到 Skill”/Agent 看不到工具 — MCP 服务会在会话开始时加载。安装后，请启动一个新会话（恢复的会话或旧会话无法使用这些工具），并说“MCP 工具”而不是使用斜杠命令：“使用 context-autopilot MCP 工具，提炼此项目的上下文提议。”
• 其他所有内容（依据展示、审批流程、错误提示）都内置于服务本身——工具结果会准确告知 Agent 应展示什么，以及何时询问你。

隐私

所有操作都在你的设备上运行。会话记录会在本地解析；只有提取出的信号（你自己的指令短引文）会发送给你已用于编码的大模型。绝不会上传到其他任何地方。

路线图

编码 Agent 只是第一章。引擎与来源无关——它会将工作观察提炼为 Agent 操作规程（AOP）：

• **现在：**Claude Code + Cursor 会话 → CLAUDE.md / AGENTS.md；全局跨项目规则（--global）；过时检测（ctxlayer stale）
• **接下来：**团队共享上下文；用于在 CI 中检查上下文的 GitHub Action
• **之后：**观察浏览器工作流 → 为网页任务生成 AOP；环境式捕获——直到 Agent 能吸收你重复进行的工作，而你无需亲自“构建 Agent”

许可证

MIT © The Context Layer