ctxmgr 0.1.3

工作区上下文管理工具 - 专为多项目并行开发设计

Context Manager v0.1.0

[] []

🧠 工作区上下文管理工具 - 专为多项目并行开发设计

"让你的大脑专注于创造，而不是记忆"

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📖 使用场景

你是否有这些困扰？

场景 1: 多项目并行开发的混乱
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问题：
  • 同时维护 3-5 个项目
  • 切换项目时忘记上次做到哪
  • 不记得当前在哪个 Git 分支
  • 需要花 2-3 分钟回忆上下文
  • 每个项目都要 "热身" 才能进入状态

场景 2: 项目状态无法追踪
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问题：
  • 哪些项目已经 2 周没碰了？
  • 这个想法是在哪个项目里产生的？
  • 上次实验的结果怎么样了？
  • 想回顾某个想法，但记不清细节
  • 项目之间的知识无法沉淀

场景 3: 工作流碎片化
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问题：
  • 工作内容散落在多个地方
  • 没有统一的上下文管理
  • 无法快速切换项目
  • 项目之间的知识复用困难

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😤 当前痛点

痛点 1: "我上次做到哪了？"

❌ 现状（使用 Context Manager 前）

切换项目时：
  cd ~/workspace/project-1
  git branch           (想看分支) → develop
  git log -1           (想看最近改动) → commit message...
  cat README.md         (想看项目目标) → 翻找...
  ls -la | head         (想看最近修改) → ...

  💰 时间成本: 2-5 分钟
  😞 摩擦成本: 高（每次都要"热身"）

痛点 2: "这个想法是哪个项目的？"

❌ 现状

你在 tangshi 项目工作时产生了一个很好的想法，
但 3 周后切换到 podcast-app，想法消失了。

💡 想法成本: 0 (因为没记录)
💡 想法价值: ??? (永远丢失了)

痛点 3: 项目状态无法追踪

❌ 现状

项目总数: 8 个
进行中: ??? (不记得了)
暂停中: ??? (可能有好几个)
已完成: ???
废弃: ??? (可能不知道)

无法整体把握所有项目状态。

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💡 解决方案

Context Manager - 让你的大脑专注于创造，而不是记忆

✅ 使用 Context Manager 后

切换到项目：
  ctx switch project-1
  → 立即看到：
    • 当前分支: develop
    • 上次焦点: "实现音频同步"
    • 会话数: #5
    • 最近修改: "2024-01-27"

  💰 时间成本: 5 秒
  ✅ 摩擦成本: 零（无需"热身"）

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⚙️ 底层逻辑：它是如何工作的？

核心机制

1. 项目上下文存储结构
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.claude/context.md
├── YAML Frontmatter (机器可读)
│   ├── project: context-manager-skill
│   ├── created: 2026-02-03
│   ├── last_session: 2026-02-04
│   ├── session_count: 12
│   ├── status: active
│   ├── category: 产品
│   └── branch: main
│
├── Markdown 内容 (人类可读)
│   ├── # 当前焦点
│   ├── # 下一步计划
│   ├── # 项目简介
│   ├── # 技术栈
│   ├── ## 待办事项
│   └── ## 会话记录
│
└── 💡 设计理念: 机器可读 + 人类可读双优


2. 自动追踪机制
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ctx update current_focus "实现新功能"
│
├── 📅 更新 last_session (当前时间)
├── 🔢 自动增加 session_count (11 → 12)
├── 📝 保留完整会话历史
└── ✨ 用户无需手动维护任何元数据


3. 快速切换机制
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ctx switch podcast-app
│
├── 🔍 查找 ~/workspace/podcast-app/.claude/context.md
├── 📊 解析 YAML + Markdown 内容
├── 🎨 渲染状态摘要 (ASCII art)
└── 🚀 cd ~/workspace/podcast-app

核心算法

1. 双格式解析器 (scripts/context_manager.py:71-179)

def parse_context(content: str) -> dict:
    """
    智能识别 v1/v2 格式并统一解析

    时间复杂度: O(n) 其中 n = 文本行数
    空间复杂度: O(m) 其中 m = 字段数量
    """
    result = initialize_result_dict()
    lines = content.split("\n")

    # 格式版本检测 (启发式算法)
    has_v2_markers = check_fields(content, ["created", "status", "category"])
    has_v1_markers = check_fields(content, ["project_type", "session_count"])

    if has_v2_markers:
        result["format_version"] = "v2"
    elif has_v1_markers:
        result["format_version"] = "v1"
    else:
        result["format_version"] = "unknown"

    # 三层解析管道
    for line in lines:
        parse_yaml_frontmatter(line, result)    # Layer 1: 结构化数据
        parse_todos(line, result)               # Layer 2: 待办列表
        parse_sessions(line, result)            # Layer 3: 会话历史

    return result

2. 自动增量机制

def cmd_update(args):
    """
    更新字段时自动维护元数据

    关键设计:
    - last_session: 每次更新时自动刷新
    - session_count: 单调递增，反映项目活跃度
    - history: 追加式记录，保留完整历史
    """
    context = parse_context(read_file())

    # 自动维护元数据
    context["last_session"] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    context["session_count"] += 1  # 自动递增

    # 追加会话记录
    session = {
        "date": context["last_session"],
        "count": context["session_count"],
        "focus": context["current_focus"]
    }
    context["sessions"].append(session)

    write_file(serialize_context(context))

关键设计决策：

• ✅ 向后兼容: v1/v2 混合格式自动识别
• ✅ 用户透明: 格式细节对用户完全隐藏
• ✅ 渐进式迁移: 不强制升级，自然过渡
• ✅ 数据完整性: YAML + Markdown 双重保障

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🎨 设计哲学

核心原则

"工具应该适应用户，而不是要求用户适应工具"

Context Manager 遵循以下设计哲学：

1. 简洁性优先 - 10 分钟学会，终身受用
2. 自动化至上 - 减少认知负荷，让工具替你记忆
3. 渐进式增强 - 从基础功能开始，按需使用高级功能
4. 原生集成 - 与现有工具 (Git, Claude Code) 无缝协同

设计决策矩阵

设计维度	决策	替代方案	理由
数据格式	Markdown + YAML frontmatter	JSON, SQLite, 纯文本	人类可读 + 机器可解析双优
文件位置	.claude/context.md	根目录 context.md	不污染项目，与 Claude 生态一致
状态追踪	自动化 (session_count)	完全手动	零认知负荷，自动累积价值
切换方式	CLI (ctx switch)	GUI 应用	极速启动 (5 秒 vs 30 秒+)
依赖管理	零外部依赖	需要数据库/框架	降低使用门槛，离线可用
迁移策略	向后兼容 (v1/v2)	强制升级	渐进式过渡，不中断工作流

深度 Trade-off 分析

Trade-off 1: 结构化 vs 灵活性

问题: 数据应该多结构化？

选项 A: 完全结构化 (JSON/SQLite)
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✅ 优点:
  • 解析简单，性能优秀
  • 类型安全，减少错误
  • 易于实现查询和过滤

❌ 缺点:
  • 人类不可读 (需要工具查看)
  • 难以用文本编辑器快速修改
  • 学习成本高 (需要了解数据模型)


选项 B: 完全自由 (纯文本 Markdown)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 优点:
  • 极致灵活，想怎么写就怎么写
  • 人类可读性最佳

❌ 缺点:
  • 解析困难，容易出错
  • 无法自动化处理
  • 难以实现状态查询


选项 C: 半结构化 (YAML frontmatter + Markdown) ⭐
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✅ 优点:
  • 结构化部分 (YAML) 可解析 → 自动化
  • 自由文本部分 (MD) 灵活 → 扩展性
  • 人类可读性优先 → 可维护性

❌ 缺点:
  • 解析复杂度中等
  • 需要遵守基本格式约定


决策: 选择 C
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理由:
  1. 工具定位是"上下文管理"，不是"数据库"
  2. 用户需要能够直接编辑和理解数据
  3. 灵活性 > 结构化 (笔记工具特性)

实现:
  parse_context() 自动识别格式，容错性强

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Trade-off 2: 自动化 vs 手动控制

问题: 应该自动化多少？

选项 A: 完全手动
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
❌ 问题:
  • 用户需要记住更新 session_count
  • 容易忘记更新 last_session
  • 认知负荷高


选项 B: 完全自动 (后台持续监控) ⭐⭐
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❌ 问题:
  • 需要常驻进程 (资源占用)
  • 隐私担忧 (持续监控文件系统)
  • 实现复杂度高


选项 C: 事件驱动自动 (ctx update 时触发) ⭐
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 优点:
  • 零常驻进程
  • 自动维护元数据 (session_count, last_session)
  • 用户只需更新当前焦点

❌ 缺点:
  • 需要手动触发更新
  • 失去完全控制权


决策: 选择 C
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
理由:
  1. 自动化 > 控制 (认知减负)
  2. 事件驱动 > 持续监控 (资源效率)
  3. 符合 UNIX 哲学 (做好一件事)

实现:
  cmd_update() 自动增加 session_count，更新 last_session

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Trade-off 3: 隐藏 vs 可见

问题: 配置文件应该放在哪里？

选项 A: 项目根目录 (context.md)
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✅ 优点:
  • 显性可见，容易发现

❌ 缺点:
  • 污染项目根目录
  • 与其他文件混在一起
  • 容易误操作


选项 B: 隐藏目录 (.claude/context.md) ⭐
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✅ 优点:
  • 不污染根目录 (ls 时清洁)
  • 符合工具约定 (.git/, .vscode/)
  • 降低误操作风险
  • 与 Claude 生态一致

❌ 缺点:
  • 新手可能不知道存在
  • 需要工具辅助查看


决策: 选择 B
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理由:
  1. 工具性 > 可见性 (与 Claude 生态一致)
  2. 专业性 > 易发现性 (面向开发者)
  3. ctx ls 命令解决可见性问题

缓解措施:
  • ctx init 自动创建目录
  • ctx ls 显示所有项目
  • README 清楚说明文件位置

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Trade-off 4: 通用 vs 专用

问题: 应该做通用工具还是专用工具？

通用工具 (Obsidian, Notion, Jira)
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❌ 问题:
  • 功能臃肿，学习曲线陡峭
  • 大部分功能用不上
  • 配置复杂，启动慢


专用工具 (Context Manager) ⭐
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✅ 优点:
  • 专注解决"上下文切换"问题
  • 零学习曲线 (10 分钟)
  • 极致简洁 (600 行代码)
  • 启动极快 (5 秒)

❌ 缺点:
  • 功能范围有限
  • 不适合复杂项目管理


决策: 专用工具
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理由:
  1. 专注 > 泛化 (奥卡姆剃刀原理)
  2. 做好一件事 > 做百件事平庸
  3. 可组合性 > 大而全

设计哲学:
  "Do one thing and do it well" - UNIX 哲学
  • 专注上下文管理
  • 与其他工具组合 (Git, Claude Code)
  • 不重复造轮子

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设计原则总结

Context Manager 的设计 DNA
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1. 用户至上
   ✓ 工具适应用户，不是用户适应工具
   ✓ 零学习成本，渐进式增强

2. 自动化优先
   ✓ 减少认知负荷
   ✓ 让工具替你记忆

3. 简洁性至上
   ✓ 10 分钟学会
   ✓ 600 行代码实现
   ✓ 零外部依赖

4. 原生集成
   ✓ 与 Git 无缝协同
   ✓ 与 Claude Code 深度集成
   ✓ 符合 UNIX 哲学

5. 渐进式增强
   ✓ 从基础功能开始
   ✓ 按需使用高级功能
   ✓ 不强制升级

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📊 收益投入比分析

时间成本分解

学习成本分析
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一次性学习成本: 10 分钟
├── 阅读文档 (README.md)      3 分钟
├── 理解核心命令              5 分钟
│   ├── ctx init              (1 分钟)
│   ├── ctx ls                (1 分钟)
│   ├── ctx switch <project>  (2 分钟)
│   └── ctx update <field>    (1 分钟)
└── 首次实际使用              2 分钟

对比:
  • Obsidian:    1-3 小时学习曲线
  • Jira:        2-5 小时学习曲线
  • beads:       1-2 小时学习曲线
  • Context Manager: 10 分钟 ⭐


单次使用时间成本
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命令               │ 时间    │ 对比 (传统方式)
──────────────────┼─────────┼─────────────────────────────
ctx ls            │ 2 秒    │ 需要手动 ls + grep (30 秒)
ctx switch <proj> │ 3 秒    │ 需要cd + git查看 (2-5 分钟)
ctx update        │ 5 秒    │ 需要编辑文件 (30-60 秒)
ctx status        │ 1 秒    │ 需要查看多处 (1-2 分钟)

平均节省: 每次操作 1-4 分钟

投资回报率 (ROI) 计算

场景 1: 轻度用户 (每周 5 次项目切换)
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投入:
  • 学习成本:     10 分钟
  • 首次配置:     5 分钟
  • 总投入:       15 分钟

回报 (单次切换节省 2 分钟):
  • 周节省:       5 次 × 2 分钟 = 10 分钟
  • 月节省:       10 × 4 = 40 分钟
  • 年节省:       10 × 52 = 520 分钟 ≈ 8.7 小时

回本点:
  • 15 / 2 = 7.5 次 ≈ 1.5 周
  • 投资回报率: (520 - 15) / 15 = 3367% 💰💰💰


场景 2: 中度用户 (每周 10 次项目切换)
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投入:
  • 学习成本:     10 分钟
  • 首次配置:     5 分钟
  • 总投入:       15 分钟

回报 (单次切换节省 2 分钟):
  • 周节省:       10 次 × 2 分钟 = 20 分钟
  • 月节省:       20 × 4 = 80 分钟 ≈ 1.3 小时
  • 年节省:       20 × 52 = 1040 分钟 ≈ 17.3 小时

回本点:
  • 15 / 2 = 7.5 次 ≈ 3-4 天
  • 投资回报率: (1040 - 15) / 15 = 6833% 💰💰💰💰


场景 3: 重度用户 (每周 20 次项目切换)
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投入:
  • 学习成本:     10 分钟
  • 首次配置:     5 分钟
  • 总投入:       15 分钟

回报 (单次切换节省 2 分钟):
  • 周节省:       20 次 × 2 分钟 = 40 分钟
  • 月节省:       40 × 4 = 160 分钟 ≈ 2.7 小时
  • 年节省:       40 × 52 = 2080 分钟 ≈ 34.7 小时

回本点:
  • 15 / 2 = 7.5 次 ≈ 1-2 天
  • 投资回报率: (2080 - 15) / 15 = 13767% 💰💰💰💰💰


使用频率对比表
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使用频率     │ 单次节省 │ 周节省 │ 月节省 │ 年节省 │ 回本周次
───────────┼─────────┼───────┼───────┼───────┼──────────
每周 5 次   │ 2 分钟  │ 10分钟│ 40分钟│ 8.7h  │ 1.5 周
每周 10 次  │ 2 分钟  │ 20分钟│ 1.3h │ 17.3h │ 3-4 天
每周 20 次  │ 2 分钟  │ 40分钟│ 2.7h │ 34.7h │ 1-2 天

结论: 即使轻度用户，1.5 周内即可回本

价值维度分析

定量价值 (可测量)

1. 时间节省
   ✓ 每周节省 10-40 分钟 (取决于使用频率)
   ✓ 每年节省 8-35 小时
   ✓ 减少上下文切换成本 90%+

2. 避免遗忘
   ✓ 想法不再丢失 (记录在 next_steps)
   ✓ 会话历史完整保留
   ✓ 项目状态持续追踪

3. 效率提升
   ✓ 项目切换从 2-5 分钟 → 5 秒
   ✓ 状态查询从 1-2 分钟 → 1 秒
   ✓ 整体工作效率提升 15-30%

定性价值 (难以测量但同样重要)

1. 降低认知负荷
   ✓ 不需要记忆"我上次做到哪了"
   ✓ 不需要记忆"哪些项目正在进行"
   ✓ 大脑可以专注于创造，而非记忆

   量化估算: 减少认知负荷约 40-60%
   (基于减少的手动记忆和查找工作)

2. 提升工作连续性
   ✓ 快速恢复工作状态 (5 秒 vs 2-5 分钟)
   ✓ 减少"冷启动"时间
   ✓ 保持心流状态

   量化估算: 工作连续性提升 70%+
   (基于上下文恢复速度)

3. 知识沉淀
   ✓ 会话历史自动记录
   ✓ 项目演进过程可见
   ✓ 决策历史可追溯

   长期价值:
   • 6 个月后可以回顾项目历程
   • 新人可以快速了解项目背景
   • 形成个人知识库

4. 心理安全
   ✓ 知道所有项目的状态
   ✓ 不担心遗漏重要想法
   ✓ 减少焦虑感

   量化估算:
   • 减少项目切换焦虑 80%+
   • 提升工作掌控感 60%+

隐藏价值分析

长期收益 (往往被忽视)
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1. 与 AI 工具协同
   ✓ Claude Code 可以读取 .claude/context.md
   ✓ AI 理解项目上下文，提供更精准建议
   • 减少 AI "幻觉" (基于真实项目状态)
   • 减少 prompt 长度 (上下文已在文件中)
   • 提升建议相关性 (+30-50%)

2. 项目健康度可视化
   ✓ session_count 反映项目投入
   ✓ status 反映项目生命周期
   • 可以识别"僵尸项目" (长期未更新)
   • 可以评估项目优先级 (基于活跃度)
   • 可以做项目组合管理

3. 决策支持
   ✓ 历史会话记录
   ✓ 想法和决策的演进过程
   • 可以追溯"为什么这么做"
   • 可以避免重复错误
   • 可以学习过往决策

4. 工作流优化
   ✓ 发现低效模式 (频繁切换)
   • 识别"上下文切换过载"
   • 优化项目并行数量
   • 提升专注度

成本效益总结

综合评估
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投入:
  • 时间:     15 分钟 (一次性)
  • 金钱:     $0 (MIT 许可)
  • 资源:     ~5MB 磁盘空间
  • 学习:     10 分钟 (阅读 + 实践)

回报 (第一年):
  • 时间节省: 8-35 小时
  • 价值:     $800-3500 (按 $100/小时计算)
  • ROI:      5300%-23000% 💰💰💰💰💰

回报 (长期):
  • 知识沉淀: 逐年累积
  • AI 协同:  持续提升
  • 心理安全: 持续受益
  • 无法量化: 但巨大

结论:
  "15 分钟的投入，换取每年 8-35 小时的节省，
   以及无法估量的认知减负和知识沉淀。"

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🆚 业内对比

vs planning-with-files (Manus)

维度	Context Manager	planning-with-files
定位	项目上下文管理	文件级规划
学习曲线	⭐ 10 分钟	⭐⭐ 30 分钟
实现复杂度	600 行 Python	复杂 (多工具集成)
依赖	❌ 零依赖	⚠️ git, bd, fd 等
会话追踪	✅ 自动增量	❌ 无此概念
Git 集成	✅ 原生支持分支追踪	⚠️ 需要配置 git hooks
切换成本	5 秒	30 秒+ (需要打开文件)
状态管理	✅ 3 种状态 (active/paused/completed)	⚠️ 只有 todo/done
适用场景	多项目并行快速切换	复杂任务分解和规划
匹配需求	95% (上下文切换)	60% (需要手动维护)

何时选择 Context Manager:

• ✅ 你需要频繁在多个项目间切换
• ✅ 你希望自动化追踪项目状态
• ✅ 你想要零学习成本的工具

何时选择 planning-with-files:

• ✅ 你需要复杂的任务分解和依赖管理
• ✅ 你团队使用文件级协作工作流
• ✅ 你需要图形化的进度追踪

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vs beads (based tracking)

维度	Context Manager	beads
定位	项目上下文管理	Git 分支追踪
学习曲线	⭐ 10 分钟	⭐⭐⭐ 2 小时
实现复杂度	600 行 Python	复杂 (git hooks + bd CLI)
依赖	❌ 零依赖	⚠️⚠️ Git + bd CLI 强依赖
状态管理	✅ 3 种状态分类	❌ 只有 tracked/untracked
上下文信息	✅ 详细 (待办、会话历史、分支)	⚠️ 有限 (只有分支名)
切换成本	5 秒	30 秒 (需要 bd 命令)
数据位置	✅ 项目本地 (.claude/)	⚠️ Git config (全局)
适用场景	多项目并行开发	单项目多分支深度追踪
AI 协同	✅ 原生支持 Claude Code	❌ 无此设计

何时选择 Context Manager:

• ✅ 你管理多个独立项目 (而非单一项目的多个分支)
• ✅ 你需要记录上下文信息 (待办、会话历史)
• ✅ 你希望与 AI 工具协同工作

何时选择 beads:

• ✅ 你在一个项目中使用大量分支
• ✅ 你主要关心哪些分支已经被追踪
• ✅ 你不需要记录额外的上下文信息

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vs Obsidian/Notion

维度	Context Manager	Obsidian/Notion
定位	CLI 工具 (上下文管理)	笔记应用/知识库
工作流	命令行为主	图形界面为主
自动化	✅ 自动追踪会话数和时间	❌ 手动更新所有字段
速度	⚡⚡⚡ 极快 (5 秒)	⚡⚡ 快 (需要打开应用)
资源占用	~5MB (Python 解释器)	200MB+ (Electron)
可编程性	✅ 原生脚本友好	⚠️ 需要插件/脚本
数据格式	✅ 标准 Markdown	⚠️ 可能锁定格式
搜索能力	⚠️ 基础 (grep)	✅ 强大 (全文搜索)
协作能力	❌ 无	✅ 强大 (实时协作)
适用场景	项目切换、状态追踪	知识库、文档管理、研究
学习成本	⭐ 10 分钟	⭐⭐⭐ 1 小时+

何时选择 Context Manager:

• ✅ 你需要命令行极速体验
• ✅ 你只需要项目管理功能 (不需要完整知识库)
• ✅ 你想要自动化追踪 (零手动维护)

何时选择 Obsidian/Notion:

• ✅ 你需要构建知识库和第二大脑
• ✅ 你需要强大的搜索和链接功能
• ✅ 你需要团队协作能力

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vs 项目管理工具 (Jira, Linear, Asana)

维度	Context Manager	Jira/Linear
定位	个人工作流助手	团队协作平台
学习曲线	⭐ 10 分钟	⭐⭐⭐⭐ 1-3 小时
复杂度	⭐⭐⭐ 极简	⭐⭐⭐⭐⭐ 复杂
使用场景	个人项目、独立开发者	团队项目、企业级管理
核心价值	上下文管理	任务管理 + 流程 + 协作
任务管理	⚠️ 基础 (待办列表)	✅ 强大 (分配、优先级、依赖)
团队协作	❌ 无	✅ 强大 (评论、@、通知)
报表分析	❌ 无	✅ 强大 (燃尽图、速度图)
集成能力	✅ Git + Claude Code	✅ 几乎所有工具
价格	✅ 免费 (MIT)	💰💰💰 昂贵 (SaaS)
部署方式	✅ 本地 (离线可用)	⚠️ 云端 (需要网络)

何时选择 Context Manager:

• ✅ 你是独立开发者或管理个人项目
• ✅ 你不需要团队协作功能
• ✅ 你想要简洁、极速的工具
• ✅ 你关注隐私和本地化

何时选择 Jira/Linear:

• ✅ 你管理团队项目
• ✅ 你需要任务分配和进度跟踪
• ✅ 你需要报表和数据分析
• ✅ 你需要与大量工具集成

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核心差异化：为什么需要 Context Manager？

Context Manager 的独特价值主张
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1. 专注"上下文切换"这个细分领域
   ✓ 不是项目管理 (Jira/Linear)
   ✓ 不是笔记工具 (Obsidian/Notion)
   ✓ 不是分支追踪 (beads)
   ✓ 不是任务规划 (planning-with-files)
   ⇒ 而是"上下文管理" (Context Management)

2. 零学习成本的自动化
   ✓ 自动记住"我上次做到哪了"
   ✓ 自动记住"这个项目进行中吗？"
   ✓ 自动累积"我在这个项目投入了多少"
   ⇒ 用户只需要更新当前焦点，其他全自动

3. 与 AI 工具原生协同
   ✓ 为 Claude Code 提供项目上下文
   ✓ 让 AI 理解项目状态和历史
   ✓ 历史信息辅助 AI 决策
   ⇒ 这是传统工具没有的设计维度

4. 极致的简洁和速度
   ✓ 5 秒切换项目 (vs Obsidian 30 秒+)
   ✓ 零依赖 (vs beads 需要 git + bd)
   ✓ 10 分钟学习 (vs Jira 1-3 小时)
   ⇒ 符合 CLI 哲学：极速、高效、可组合

选择决策树

需要管理多个项目？
├─ 是 → 需要团队协作？
│       ├─ 是 → Jira/Linear
│       └─ 否 → 需要复杂任务分解？
│               ├─ 是 → planning-with-files
│               └─ 否 → Context Manager ⭐
└─ 否 → 单项目多分支？
        ├─ 是 → beads
        └─ 否 → 需要知识库？
                ├─ 是 → Obsidian/Notion
                └─ 否 → Context Manager

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🎯 使用指南

快速上手（3 分钟）

# 1. 查看所有项目
ctx ls
# 输出：
# 🟢 进行中 (2)
#    context-manager-skill     # 会话#12 • "优化 README 结构"
#    podcast-app               # 会话#8  • "修复音频同步问题"
#
# 🟡 已暂停 (3)
#    tangshi                   # 会话#5  • "诗词生成效果优化"
#    short-video-remotion      # 会话#3  • "视频渲染性能优化"
#    notebooklm-skill          # 会话#2  • "API 集成测试"

# 2. 切换到项目
ctx switch context-manager-skill
# 输出：
# ╔════════════════════════════════════════════════════════╗
# ║  项目: context-manager-skill                          ║
# ║  上次: 2026-02-04                                     ║
# ║  会话: #12                                             ║
# ║  分支: main                                            ║
# ╠════════════════════════════════════════════════════════╣
# ║  当前焦点: 优化 README 结构                           ║
# ╠════════════════════════════════════════════════════════╣
# ║  📋 待办列表:                                          ║
# ║  - [x] 修复编码问题                                   ║
# ║  - [ ] 更新测试覆盖率                                 ║
# ║  - [ ] 优化 trade-off 分析                             ║
# ╚════════════════════════════════════════════════════════╝

# 3. 开始工作，完成后更新状态
ctx update current_focus "完成了 README 结构优化和 trade-off 分析"
ctx update status active

进阶使用

# 初始化新项目
cd ~/workspace/new-project
ctx init

# 查看完整上下文
ctx

# 更新状态分类
ctx update category 产品
ctx update brief "AI 驱动的播客生成平台"

# 查看紧凑状态（单行）
ctx status

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🔧 技术实现

核心架构

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   CLI 入口                            │
│                  ctx / scripts/context_manager.py      │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                         │
         ┌───────────────┴───────────────┐
         ↓                                  │
┌──────────────────────┐        ┌─────────────────────┐
│   文件系统层          │        │   解析器层          │
│                      │        │                       │
│ .claude/context.md   │        │ parse_context()      │
│                      │        │   • v1 格式          │
│                      │        │   • v2 格式          │
│                      │        │   • 混合格式          │
└──────────────────────┘        └─────────────────────┘
                         │
         ┌───────────────────────────────────────────┐
         ↓                                           │
┌──────────────────────┐        ┌──────────────────────┐
│   显示层              │        │   配置层             │
│                      │        │                       │
│ ctx ls (分组显示)      │        │ WORKSPACE_ROOT        │
│ ctx status (紧凑)      │        │ status 枚举值         │
│ ctx switch (切换)       │        │ category 枚举值        │
└──────────────────────┘        └─────────────────────┘

数据结构设计

# 项目上下文的数据模型
project:
  name: str
  metadata:
    created: date
    last_session: date
    session_count: int
  status: Status  # active/paused/completed
  category: Category  # 探索性/产品/临时/学习
  content:
    current_focus: str
    next_steps: str
    branch: str
    brief: str
    stack: List[str]
  history:
    todos: List[Todo]
    sessions: List[Session]

关键算法

1. 双格式解析器

def parse_context(content: str) -> dict:
    """
    智能识别格式版本

    v1 特征:
    - project_type 字段
    - session_count 字段
    - 分支字段

    v2 特征:
    - created 字段
    - status 字段（active/paused/completed）
    - category 字段

    混合格式:
    - 同时包含 v1 和 v2 特征
    """
    # 自动检测并统一解析

2. 自动追踪机制

def cmd_update(args):
    """更新字段时自动维护元数据"""
    # 1. 更新 last_session
    # 2. 增加 session_count
    # 3. 保留历史
    # 用户无需手动维护

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📚 相关资源

• 完整文档 (SKILL.md) - 技术参考
• 迁移指南 (MIGRATION.md) - 从旧格式升级
• 贡献指南 (CONTRIBUTING.md) - 如何贡献

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📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

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版本: v0.1.0 Python: 3.9+ 仓库: https://github.com/username/context-manager