需求背景
目前上下文总结（Context Summary）的压缩提示词写死在源码里，是一套通用的"会议纪要式"压缩逻辑，只保留事实、决策、关键信息。
这对工具类/任务类场景没问题，但对陪伴类、角色扮演类的长对话很不友好：它会把人物的情感、语气、原话、未完成的小事全部当成"冗余"压掉，压完只剩干巴巴的事实清单，严重破坏对话的连续性和角色一致性。
已有相关反馈
这些 issue 的根因之一，都是总结提示词不可调——压多压少、压什么，用户没有控制权。
建议
在「上下文总结」配置里增加一个自定义总结提示词输入框：
- 可选项，留空时使用现有默认提示词，不影响老用户
- 支持占位符（如 {target_tokens}、{locale}、{content}），方便用户复用现有变量
- 让用户能按自己的场景定制压缩策略，例如：
- 陪伴场景：保留情感、原话、人物状态、未完成的事
- 效率场景：极致压缩，只留事实和决策
这样一个小改动，能同时缓解 #302、#589 反映的总结质量问题，也让 Operit 在 AI 伴侣/角色扮演这类高粘性场景上更好用。
需求背景
目前上下文总结（Context Summary）的压缩提示词写死在源码里，是一套通用的"会议纪要式"压缩逻辑，只保留事实、决策、关键信息。
这对工具类/任务类场景没问题，但对陪伴类、角色扮演类的长对话很不友好：它会把人物的情感、语气、原话、未完成的小事全部当成"冗余"压掉，压完只剩干巴巴的事实清单，严重破坏对话的连续性和角色一致性。
已有相关反馈
这些 issue 的根因之一，都是总结提示词不可调——压多压少、压什么，用户没有控制权。
建议
在「上下文总结」配置里增加一个自定义总结提示词输入框：
这样一个小改动，能同时缓解 #302、#589 反映的总结质量问题，也让 Operit 在 AI 伴侣/角色扮演这类高粘性场景上更好用。