Context Warp Drive

Context Warp Drive 做确定性 context compaction，明确不调用 LLM 生成摘要。它用规则化方式裁剪、保留和重排 agent 上下文，以降低 token 占用并避免总结模型引入遗漏或改写。这个项目的亮点是可解释性：压缩结果来自确定规则，调试时不必再追一个摘要模型是否说错。