Question: _messages_to_text 中的硬编码截断是否与 Claude Code 实际行为一致？截断可能丢失关键信息

[BaqiF2]

问题背景

在 agents/v5_compression_agent.py 的 _messages_to_text 方法（L302-L320）中，消息内容在转为纯文本时被硬编码截断：

def _messages_to_text(self, messages: list) -> str:
    """Convert messages to plain text for summarization."""
    lines = []
    for msg in messages:
        role = msg.get("role", "?")
        content = msg.get("content", "")
        if isinstance(content, str):
            lines.append(f"[{role}] {content[:500]}")          # 截断到 500 字符
        elif isinstance(content, list):
            for block in content:
                if isinstance(block, dict):
                    if block.get("type") == "tool_result":
                        text = str(block.get("content", ""))[:200]  # 截断到 200 字符
                        lines.append(f"[tool_result] {text}")
                    elif block.get("type") == "text":
                        lines.append(f"[{role}] {block.get('text', '')[:500]}")  # 截断到 500 字符
                elif hasattr(block, "text"):
                    lines.append(f"[{role}] {block.text[:500]}")  # 截断到 500 字符
    return "\n".join(lines)

问题

1. 这里的截断处理是否与 Claude Code 的真实压缩/摘要行为一致？ Claude Code 在进行上下文压缩时，是否也是先将消息截断到固定长度再做摘要？还是有更智能的策略（如按 token 计算、保留关键信息等）？

2. 截断可能导致关键信息丢失。 例如：

   • 一段 500+ 字符的代码片段，被截断后可能丢失关键的函数签名或逻辑
   • tool_result 仅保留 200 字符，对于文件读取、搜索等结果来说可能远远不够
   • 截断后的内容被用于 summarization，如果摘要模型看到的是不完整的信息，生成的摘要质量也会受影响

3. 硬编码的魔法数值（500、200）缺乏依据。 这些截断阈值是如何确定的？是否有更合理的策略？例如：

   • 根据总 token 预算动态分配每条消息的截取长度
   • 对代码类内容保留更多字符，对普通文本适当缩短
   • 使用配置常量代替硬编码数值

期望

希望了解这里的设计意图，以及 Claude Code 实际的上下文压缩策略是否与此不同。如果这只是一个简化的教学实现，建议在代码注释中注明与生产环境的差异。