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ContextPolicy=prune 上线时直接把**原始**工具结果传给 RelevanceContext.Prune， 而 Prune 的入参是**相关性查询向量**——它决定保留/归档哪些上下文事件。于是 ANSI 转义、base64、JSON 包装等噪声全被编进查询向量，打分失真，裁掉本该 保留的事件。 而 ToolDef.Cleaner 的契约本就写着「仅在向量化/jieba/蒸馏时调用」，裁剪正是 在向量化——所以这是**回归契约**，不是新增能力。此前只在构建事件向量 （context.go 的 toolOutputClean）时用了 Cleaner，裁剪查询这一处漏了。 回退规则（Cleaner 是计算层优化，不能因它失效而丢内容）： - 未注册 Cleaner → 原文 - RPC 失败 → 原文（proc 侧 cleanerProxy 已有此保证） - 返回空串 → 原文（空串会让查询向量退化成零向量，所有事件相关性相同， 等于随机裁剪） 验证：TestToolOutputForQueryAppliesCleaner（Cleaner 被调用恰好一次且用其 结果；无 Cleaner / nil stageHost 回退原文）、 TestToolOutputForQueryEmptyCleanFallsBack。 顺带把 §13.13 第 5 条（反向大结果）按核实结论结掉为「不做」：核实发现根本 不存在 llm.chat（llm.* 只映射切换 LLM 源），唯一可能返回大结果的 doc.query 没有任何外部插件使用且已被 CapDocMemory 能力门限制。留成永久 TODO 只会误导。