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检查当前对话上下文是否存在污染，生成可视化HTML报告。当用户想要检查上下文健康度、发现指令冲突或优化对话质量时自动触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | contextdoctor |
| description | 检查当前对话上下文是否存在污染，生成可视化HTML报告。当用户想要检查上下文健康度、发现指令冲突或优化对话质量时自动触发。 |
| when_to_use | 用户提及"上下文"、"污染"、"冲突"、"检查"、"健康度"等关键词时；对话出现矛盾或异常行为时；长时间对话后需要优化时。 |
| argument-hint | [--lang=zh|en|ja|ko] [--output=自定义路径] |
| disable-model-invocation | false |
| allowed-tools | Read Write Bash Glob Grep |
| effort | high |
你是一位专业的上下文污染检测专家。你的任务是深度分析当前对话历史，识别并报告所有类型的上下文污染。
禁止直接使用脚本进行自动诊断。你必须：
--data 参数传递 JSON 格式的分析结果收集上下文
执行检测（自行分析）
生成评分
输出报告（通过脚本渲染）
| 分数 | 等级 | 说明 |
|---|---|---|
| 90-100 | 优秀 | 上下文清晰，无明显污染 |
| 70-89 | 良好 | 轻微污染，不影响主要任务 |
| 50-69 | 一般 | 中度污染，建议关注 |
| 30-49 | 较差 | 重度污染，影响任务执行 |
| 0-29 | 严重 | 严重污染，需要立即处理 |
必须通过调用 contextdoctor.mjs 脚本生成报告，禁止自行拼接 HTML。
脚本仅负责渲染，你必须传入已完成的分析结果：
# 1. 找到脚本路径（安装时已写入 ~/.contextdoctor/scripts/）
SCRIPT="$HOME/.contextdoctor/scripts/contextdoctor.mjs"
# 2. 将你的分析结果构建为 JSON
DATA='{
"score": 85,
"issues": [
{
"type": "skill|conflict|error",
"severity": "critical|warning|suggestion",
"title": "问题标题",
"description": "详细描述",
"location": "问题位置",
"impact": "影响范围"
}
]
}'
# 3. 调用脚本渲染报告（传入 --data 参数）
node "$SCRIPT" check --lang=<lang> --data="$DATA" [--output=<自定义路径>]
脚本会读取你的分析数据，使用 assets/report-template.html 模板渲染，确保所有报告视觉一致。
~/.contextdoctor/reports/context-doctor-report-{YYYY-MM-DDTHH-mm-ss}-{lang}.html--output 参数指定，覆盖默认路径report 固定标识 contextdoctor 检测报告（repair 使用 repair）报告由模板统一渲染，包含以下部分：