核心用法
Auto-Context 是一个元技能（Meta-Skill），本身不执行代码，而是为 AI 提供标准化的项目上下文加载协议。当用户启动任务、实现功能、重构代码、调试问题或恢复会话时，该技能指导 AI 按优先级读取关键项目文档，重建完整的情境认知。
执行流程：
1. Critical（必读）：TODO.md（当前任务）、roadmap.md（阶段里程碑）
2. High（条件读取）：task_plan.md（任务拆解）、.cursor/handoffs/*.md（最近3份交接记录）
3. Medium/Low（按需）：findings.md（研究发现）、CHANGELOG.md（变更日志）、session 摘要
智能策略：根据任务类型动态裁剪——快速修复跳过历史文档，规划类任务全量加载，调试时侧重近期变更与已知问题。
显著优点
- 防重复劳动：强制读取 TODO.md 和 roadmap.md，避免 AI 在不知情的情况下重复已完成工作或偏离项目方向
- 交接连续性：自动读取 handoff 文件，让跨会话协作无缝衔接
- Token 效率：分层加载策略，窄任务不浪费 token 在无关历史文档上
- 新鲜度预警：内置 staleness detection，标记 7-30 天未更新的"陈旧"文件和 30 天以上的"过期"文件
- 零代码风险：纯 Markdown 指导文档，无可执行代码、无网络请求
潜在局限
- 文档依赖：若项目未维护 TODO.md/roadmap.md，技能效果大打折扣，需用户先建立文档规范
- 路径刚性：虽提供 fallback 路径，但非标准结构的项目可能需要手动调整
- T3 来源：由个人开发者维护，长期更新保障弱于企业级项目
- 无自动执行：仅为"指导协议"，实际读取行为仍依赖 AI 遵循程度
适合人群
- 团队协作开发者：有规范的 handoff 文化和项目文档习惯
- 长周期项目维护者：需要跨会话保持上下文连续性
- 多任务切换场景：频繁在 feature、bugfix、refactor 间切换的开发者
- AI 辅助编程重度用户：希望减少每次重复交代项目背景的用户
常规风险
- 信息泄露风险：TODO.md/roadmap.md 若存放于仓库中，可能包含敏感计划，需确保
.gitignore配置得当 - 陈旧上下文误导：虽有新鲜度检查，但若用户忽视警告，仍可能基于过期信息做决策
- 幻觉叠加：若项目文档本身不准确，AI 会基于错误前提继续推理
- 权限边界：技能指导读取本地文件，需在 Claude 设置中合理配置文件系统权限