diff --git a/docs/acm-compression-design.md b/docs/acm-compression-design.md
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index 00000000..9d02b34a
--- /dev/null
+++ b/docs/acm-compression-design.md
@@ -0,0 +1,375 @@
+# ACM：压缩智能、道术度与自主调用
+
+> 状态：PR14 后续设计方向
+>
+> 本文记录 2026-07-16 讨论形成的设计结论。它定义 Agentic Context Management（ACM）的目标心智模型、工具分工、压缩节奏和评测边界，不代表当前实现已经完成这些要求。
+
+## 结论
+
+ACM 的目标不是让 Agent 机械执行一条 `checkpoint → timeline → travel` 流程，而是让它真正理解上下文管理，并因此积极、自主地使用工具。
+
+核心判断是：
+
+> **Compression is intelligence.**
+>
+> **Compression is continuous; folding is batched.**
+>
+> **Cadence follows durable representation gain, not action count.**
+
+中文表达：
+
+> 压缩即智能。认知压缩持续发生，显式 fold 批量提交。压缩节奏跟随持久的表示增益，而不是操作步数。
+
+Agent 应当积极调用 ACM，但这种积极来自对 working set、representation、recoverability、attention yield 和 compression cadence 的理解，而不是固定步骤、固定后缀、固定阈值或固定调用次数。
+
+## 已确定的设计决策
+
+### 1. Agent 默认拥有 ACM 自主权
+
+**决策来源：user-decided。**
+
+Agent 默认可以自主调用 `acm_checkpoint`、`acm_timeline` 和 `acm_travel`。
+
+只有用户明确表示**接下来不要 travel**时，才在该指令所覆盖的下一次响应或上下文转换中禁止 `acm_travel`。其他表达不构成 travel 授权门槛：
+
+- 用户没有主动要求 travel，不代表禁止 travel；
+- 用户没有明确批准某份 handoff，不代表 Agent 必须等待；
+- 只要求 draft、分析或方案本身不自动禁止 travel；只有语义明确等同于“接下来不要 travel”时才暂停；
+- travel 暂停期间，checkpoint 和 timeline 仍然可用；
+- 禁止范围结束后，Agent 恢复默认自主权。
+
+工具调用仍然只是 request，matching tool result 才是 receipt。自主权决定 Agent 是否可以发起请求；receipt 决定请求实际上是否 applied、not applied 或 indeterminate。两者不能混为一谈。
+
+### 2. 保留七槽 handoff 外壳
+
+**决策来源：user-decided。**
+
+`acm_travel` 继续使用稳定的七槽 wire format：
+
+```text
+Goal:
+State:
+Evidence:
+External:
+Exclusions:
+Recover:
+NEXT:
+```
+
+七槽是跨工具、运行时和模型的稳定传输外壳，不是任务完成状态机。
+
+`State` 可以表达进行中的认知状态，包括但不限于：
+
+- 已知事实与已验证结论；
+- 尚未解决的未知项；
+- competing hypotheses；
+- attribution、baseline、delta 与因果关系；
+- 接下来会直接复用的 hot details；
+- 判别假设所需的 discriminator；
+- active 或 parked fronts；
+- 当前 representation 相对旧过程发生的实质变化。
+
+Handoff 不要求任务完成、阶段关闭或不确定性归零。它只要求新的 representation 足以让 fresh agent 继续当前认知过程。
+
+### 3. 替换保守语义
+
+**决策来源：user-decided。**
+
+以下 PR14 语义会把弱模型推向保守不行动，应当替换：
+
+| 当前语义 | 问题 | 新语义 |
+|---|---|---|
+| active uncertainty 必须保留 raw detail | 把“不确定”错误等同于“原始 token 必须常驻” | **uncertainty fidelity**：准确压缩未知、假设、证据和判别动作 |
+| closed boundary 才能 fold | 把 fold 限制为阶段完成后的归档 | **compression seam**：任何可被更好 representation 替换的切面 |
+| cold start | 容易被理解为任务已完成、NEXT 已完全确定 | **continuation fidelity**：fresh agent 能继续当前认知过程 |
+| no premature travel | 以时机禁止替代压缩质量判断 | attribution integrity、task sufficiency、provenance 与 attention yield |
+| Hold raw evidence | 鼓励上下文沉积 | 压缩 evidence chain，同时保留 sufficient statistics 与 direct pointers |
+
+不存在抽象意义上的“过早 fold”。存在的是：
+
+- 错误归因；
+- 把未知压成已知；
+- 丢失 task-relevant information；
+- 丢失 baseline、delta 或因果链；
+- 缺少 provenance 和 recoverability；
+- 没有形成更好的 representation；
+- fold 后立刻 recall 或 reread，产生 compression thrash。
+
+## 道：Agent 应理解什么
+
+### Working set 是认知表示，不是聊天记录
+
+Working set 应承载下一段推理最有价值的 representation：
+
+- settled knowledge；
+- faithful uncertainty；
+- 当前约束和外部状态；
+- 下一步会直接复用的 hot set；
+- 被压缩材料的 provenance；
+- 一个可执行的 NEXT。
+
+判断一段内容是否应该原样保留，不应只问“问题解决了吗”，而应问：
+
+> 它是否仍是下一段推理所需的最佳表示？
+
+### Compression is intelligence
+
+Agent 在每次观察、比较、实验和决策后，都应持续进行认知压缩：
+
+- 从文件和日志中提取结构；
+- 从多个观察中形成已知与未知；
+- 从冲突报告中形成 competing hypotheses；
+- 从实验中形成 attribution、baseline 和 delta；
+- 从失败方向中提取 exclusion 与仍然有效的证据；
+- 从过程叙述中形成下一步可用的状态。
+
+显式 travel 不是压缩的开始，而是把已经形成的 representation 提交为新的 working set。
+
+### Uncertainty fidelity
+
+不确定性本身就是可压缩的认知对象。
+
+例如两个结论冲突时，新的 representation 应保留：
+
+- 假设 A 与假设 B；
+- 各自证据与反证；
+- 尚未归因的关键变量；
+- 能区分假设的 discriminator；
+- 下一步验证动作；
+- 原始报告的恢复入口。
+
+压缩不能伪造确定性，但也不需要让完整原始报告持续占用 working set。
+
+### Recoverability 使压缩可以大胆而可逆
+
+Checkpoint 不是仪式，也不是 fold 的结束标记。它保存一个具有新返回价值的状态，使 Agent 可以大胆探索、压缩和分叉。
+
+Recoverability 应当降低 Agent 对信息丢失的恐惧，而不是成为 travel 的审批门槛。
+
+## 度：压缩 cadence
+
+理论上，认知可以一步一压；工程上，每次显式 `acm_travel` 都有成本：
+
+- tool use 和延迟；
+- context reconstruction；
+- 可能的 prompt-cache disruption；
+- 未缓存 reread 成本；
+- 新 summary layer；
+- 后续 rehydration 风险；
+- 对连续推理体验的打断。
+
+因此：
+
+> **认知压缩持续发生，显式 fold 按 semantic batch 提交。**
+
+### Fold 跟随 representation delta
+
+一次显式 fold 应当对应一个 coherent、material、durable 的 representation update，例如：
+
+- broad scan 收敛为候选模块和排除项；
+- 多份日志被归因为一条时间线；
+- agent fan-out 被压缩为假设图和判别动作；
+- 实验改变了当前问题模型；
+- 大量探索过程可由更短、更精确的状态替代；
+- 旧解释开始重复、过期或争夺注意力。
+
+没有形成实质 representation delta 时，Agent 仍应持续提炼，但可以先积累为 semantic batch，而不是为微小变化支付一次 travel 成本。
+
+### Checkpoint 跟随 recoverability delta
+
+Checkpoint 应在返回价值发生实质变化时创建，例如：
+
+- baseline 已验证；
+- 一个高价值 fork 即将开始；
+- 风险尝试前出现稳定返回点；
+- 一个 front 即将 park；
+- 当前成果形成耐久里程碑。
+
+同一返回状态仍然有效时，可以继续复用已有 checkpoint，不需要一步一个。
+
+### Carry the hot set
+
+一次 fold 可以同时压缩 integrated process，并把未来几步会直接复用的精确内容带入新 handoff。
+
+Working set 中的信息可以按用途理解：
+
+| 类别 | 处理方式 |
+|---|---|
+| Hot | 下一段推理会直接复用；原样或低损携带 |
+| Integrated | 已形成结构、归因或结论；压缩为 representation |
+| Archived | 当前不需精确读取；保留 provenance 和 recovery pointer |
+
+Fold 不必等待所有内容变冷。选择性压缩可以保留 hot details，同时让 integrated 和 archived process 退出注意力中心。
+
+### Amortize every transition
+
+一次好的 fold 应当被后续一段推理的注意力收益所摊销：
+
+```text
+fold value
+≈ durable attention gain
+− tool and latency cost
+− cache disruption
+− expected rehydration cost
+− representation-management cost
+```
+
+这是一种语义判断，不要求运行时计算固定分数。
+
+### Sediment 与 thrash
+
+压缩 cadence 的两个失败极端是：
+
+**Context sediment**：
+
+- 更好的 representation 已经形成，raw process 仍长期占用 working set；
+- 已完成、重复或被推翻的推理持续竞争注意力；
+- Agent 能说出结论，却不主动更新上下文。
+
+**Compression thrash**：
+
+- 每个微小 tool result 后都 travel；
+- 两次 fold 之间没有实质 representation delta；
+- fold 后立即 recall 或 reread 刚移出的内容；
+- handoff 不断微调，却没有持久 attention gain；
+- tool latency、summary churn 和 cache cost 超过收益。
+
+Healthy cadence 位于两者之间：按 semantic batch 积极压缩，每次 transition 都形成足够持久的注意力收益。
+
+不同模型可以选择不同粒度。项目不规定全局 fold 次数，只要求行为落在可接受范围内。
+
+## 术：工具如何服务道与度
+
+### `acm_checkpoint`
+
+作用：保存具有新 option value 的 return state。
+
+调用倾向：积极，但跟随 recoverability delta，而不是每个任务步骤。
+
+Checkpoint 名称是恢复线索，不是状态分类器。`-start`、`-done` 等后缀可以帮助人类检索，但不能驱动 runtime 或 Agent 状态判断。
+
+### `acm_timeline`
+
+作用：恢复 situational awareness：
+
+- 当前 authoritative representation 在哪里；
+- 哪些 checkpoint 可恢复；
+- 哪些 summary 发生竞争；
+- target 是否处于正确 ancestry；
+- 哪些 front active、parked 或 archived。
+
+Timeline 提供事实，不替 Agent 判断 representation quality 或 cadence。
+
+### `acm_travel`
+
+作用：提交一次 batched representation update。
+
+Travel 可以发生在 investigation 中途、存在不确定性时或任务尚未完成时，只要 handoff：
+
+- 忠实表达当前认知状态；
+- 保留 hot set；
+- 保留 evidence chain 的 sufficient statistics 和 provenance；
+- 使 NEXT 可执行；
+- 具有 continuation fidelity；
+- 预期带来持久 attention gain。
+
+Travel 必须继续独占 assistant tool batch，这是 host mutation 的硬约束，不是认知工作流。
+
+### Rebase
+
+Rebase 处理 representation competition，而不是限制普通 fold。
+
+当 handoff layers 重复、互相竞争或让同一 front 失去唯一权威状态时，Agent 应把 surviving state 合并成一个 authoritative representation。目标选择仍由 ancestry、representation ownership 和 continuation fidelity 决定；root 只是候选。
+
+### Receipt
+
+每个工具调用都是 request；matching result 是唯一 operation fact。
+
+Receipt 必须继续暴露：
+
+- `toolCallId`；
+- `outcome`；
+- `mutationState`；
+- `workingSetState`。
+
+Renderer 必须区分 applied、not applied 和 indeterminate。Agent 的自主调用权不能削弱 receipt discipline，receipt discipline 也不能变成用户授权门槛。
+
+## 评测方向
+
+评测不能锁定精确工具顺序或全局调用次数。它应同时发现 under-compression 和 over-compression。
+
+### 压缩质量
+
+- **Task sufficiency**：所有可能改变后续判断的信息仍然存在于 representation 或 direct pointer 中；
+- **Uncertainty fidelity**：未知仍然是未知，竞争假设和 discriminator 没有丢失；
+- **Attribution integrity**：baseline、delta、因果链和反事实仍可检查；
+- **Provenance**：精确证据可恢复；
+- **Continuation fidelity**：fresh agent 能继续当前认知过程；
+- **Attention gain**：新的 working set 明显更清晰、更紧凑、更适合后续推理。
+
+### 调用积极性
+
+应验证 Agent 能在没有显式工具暗示时自主发现：
+
+- 值得 checkpoint 的 recoverability delta；
+- 值得 fold 的 representation delta；
+- 需要 rebase 的 representation competition；
+- 需要 rehydrate 的精确证据缺口。
+
+### Cadence 范围
+
+同一长任务中，模型 A 可能用两次较大 fold，模型 B 可能用四次较细 fold；两者都可以通过。
+
+不可接受的是：
+
+- 形成明显新 representation 后始终不 fold；
+- 每一步都 travel；
+- fold 后立即重新读取本应作为 hot set 携带的内容；
+- 依靠固定后缀、固定阶段名或固定 tool trace 才能行动。
+
+评测应使用不同任务结构、措辞、模型能力和上下文压力，判断是否处于合理行为区间，而不是证明某一条轨迹唯一正确。
+
+## 必须保留的工程硬约束
+
+新的哲学不改变以下运行时事实：
+
+- 七槽 handoff 外壳继续由 runtime 验证；
+- travel 必须独占 assistant tool batch；
+- checkpoint alias 仍然 tree-wide、case-sensitive 且唯一；
+- target 必须可解析并位于正确 ancestry；
+- mutation 必须经过 Host Bridge 并验证真实结果；
+- travel 后仍需 persistent context rebuild 和 live AgentSession synchronization；
+- 每个工具结果仍需 matching structured receipt；
+- public tool schemas 不增加 required execute flag；
+- runtime 不以 checkpoint 后缀、固定阶段或固定调用顺序推断语义状态。
+
+## 非目标
+
+本设计不会：
+
+- 恢复 mandatory task-start preflight；
+- 恢复固定 transition table；
+- 规定每个 phase、tool result 或 token tier 必须调用什么；
+- 规定全局 checkpoint 或 fold 次数；
+- 用 `-start`、`-done` 等后缀充当状态机；
+- 要求用户逐次批准 travel；
+- 把 context pressure 作为 travel 的自动许可或禁止；
+- 把 native compaction 当作 ACM 判断的替代品；
+- 宣称任何一版提示词已达到理论极限。
+
+## 项目一体化要求
+
+最终实现必须让以下层次表达同一个系统，而不是各自拥有一套政策：
+
+- `skills/context-management/CORE.md`：道与度的 always-on canonical doctrine；
+- `skills/context-management/TOOL-CONTRACTS.md`：工具 invocation、prompt metadata、result cues 和 recovery mechanics；
+- `skills/context-management/SKILL.md` 与 references：只按需披露高级术；
+- `src/generated-guidance.ts`：由 canonical Markdown 生成；
+- checkpoint、timeline、travel 和 context nudge：共同强化 representation、cadence、recoverability 与 receipt；
+- `CONTEXT.md`、README、AGENTS 和 implementation notes：使用同一 ubiquitous language；
+- deterministic tests：验证单一真源、硬契约和生成一致性；
+- model behavior eval：验证自主压缩、压缩质量和可接受 cadence，而不是精确 trace。
+
+最终目标不是“调用越多越好”或“调用越少越安全”，而是：
+
+> Agent 因理解压缩智能而积极管理上下文，因理解 compression cadence 而避免工具 thrash，并因 recoverability、provenance 和 receipt 保持整个过程可逆、可验证、可信。