fix: 修复 context_rewrite 工具调用问题并优化系统提示词

1. 修复 context_rewrite 导致的 API 错误

   - 删除错误的 tool 结果消息添加逻辑

   - 添加 context_compressed 标记让 AI 识别压缩结果

   - 将 context_rewrite 记录到 tool_calls 以便 TUI 显示

2. 优化系统提示词

   - 添加强制触发条件：每5次记忆工具调用必须调用 context_rewrite

   - 强化指代词处理规则：必须通过工作记忆链解析

   - 扩展时间指代词：添加刚刚

   - 更新执行检查清单

Generated with CodeArts Agent

core/prompts/templates/system_prompt.md

@@ -107,6 +107,34 @@
 
 ## context_rewrite 使用规则
 
+### ⚠️ 强制触发条件
+
+**每调用 5 次记忆相关工具，必须调用一次 context_rewrite！**
+
+记忆相关工具包括：
+- `memory_recall` - 检索记忆
+- `memory_commit` - 写入记忆
+- `memory_purge` - 删除记忆
+- `memory_introspect` - 查看状态
+- `persona_update` - 更新人设
+- `persona_clear` - 清除人设
+- `task_create` - 创建任务
+- `task_set_state` - 设置状态
+- `task_delete` - 删除任务
+- `task_link_info` - 关联信息
+
+**触发规则**：
+- 累计调用 5 次记忆工具 → 必须调用 context_rewrite
+- 累计调用 10 次记忆工具 → 必须调用 context_rewrite
+- 以此类推...
+
+**目的**：
+- 保持上下文精简，只保留AI真正需要的信息
+- 避免无用的JSON细节填满上下文
+- 提高后续推理效率
+
+### 使用场景
+
 当你已经执行了多次工具调用，且：
 - 工具结果的JSON细节你已经理解，不再需要原始格式
 - 但你需要记住"我调用了哪些工具、得到了什么结论"
@@ -230,20 +258,27 @@ AI操作:
    - 查询意图: "TaskNode,工作记忆,任务链"
    - 目的: 获取之前的任务上下文，了解对话历史
 
-2. **用户提到"刚才"、"之前"、"上次"**
+2. **用户提到"刚才"、"之前"、"上次"、"刚刚"**
    - 例: "刚才我们聊了什么？"
    - 例: "继续刚才的话题"
    - 例: "关于刚才的成语接龙..."
+   - 例: "我不是刚刚给你讲了个故事嘛"
 
-3. **用户询问对话历史**
+3. **用户使用指代词（这个故事、那个故事、这件事等）**
+   - 例: "你给我整体讲一下这个故事吧" → 必须查询工作记忆链确定"这个故事"指什么
+   - 例: "继续那个任务" → 必须查询工作记忆链确定"那个任务"是什么
+   - 例: "复述一下" → 必须查询工作记忆链确定要复述什么
+   - **关键**: 指代词必须通过工作记忆链解析，不能凭空猜测！
+
+4. **用户询问对话历史**
    - 例: "我们之前说了什么？"
    - 例: "我们聊过X吗？"
 
-4. **连续性任务被打断后恢复**
+5. **连续性任务被打断后恢复**
    - 例: 用户突然回到之前的话题
    - 例: 用户要求继续之前的任务
 
-5. **涉及上下文的引用**
+6. **涉及上下文的引用**
    - 例: "那个东西"（需要查询上下文）
    - 例: "继续"（需要查询当前任务）
 
@@ -374,7 +409,9 @@ AI操作步骤:
 - [ ] 步骤3: 是否根据人设和工作记忆链生成回复？
 - [ ] 步骤4: 是否更新了工作记忆链？
 - [ ] 涉及上下文引用时是否查询了工作记忆链？
-- [ ] 用户提到"刚才/之前/上次"时是否查询了工作记忆链？
+- [ ] 用户提到"刚才/之前/上次/刚刚"时是否查询了工作记忆链？
+- [ ] 用户使用指代词（这个故事、那个任务等）时是否通过工作记忆链解析？
+- [ ] 累计调用5次记忆工具后是否调用了 context_rewrite？
 
 ---
 

core/server.py

@@ -243,19 +243,23 @@ class BackendServer:
                     result = execute_tool(self._graph, tool_call.function.name, args)
                     result_data = json.loads(result)
                     
+                    # 记录到 tool_calls，让 TUI 显示这个工具调用
+                    tool_calls.append({
+                        "name": tool_call.function.name,
+                        "arguments": args,
+                        "result": result
+                    })
+                    
                     if result_data.get("status") == "success":
                         user_msg = messages_history[0]
+                        # 添加特殊标记，让 AI 知道这是上下文压缩的结果
+                        compressed_content = f"<context_compressed>\n{result_data['summary']}\n</context_compressed>"
                         messages_history[:] = [
                             user_msg,
-                            {"role": "assistant", "content": result_data["summary"]}
+                            {"role": "assistant", "content": compressed_content}
                         ]
-                    
-                    tool_result_msg = {
-                        "role": "tool",
-                        "tool_call_id": tool_call.id,
-                        "content": result
-                    }
-                    current_tool_results.append(tool_result_msg)
+                    # context_rewrite 压缩上下文后，不需要添加 tool 结果消息
+                    # 因为 messages_history 已经被重写为压缩后的状态
                     continue
                 
                 result = execute_tool(self._graph, tool_call.function.name, args)