系统提示词精简，拆分固定部分与可变部分，固化工具skill顺序，提升缓存命中率

src/agent/agent_loop.rs

@@ -427,14 +427,8 @@ impl AgentLoop {
         // Build and inject system prompt if not present
         let has_system = messages.first().is_some_and(|m| m.role == "system");
         if !has_system {
-            let system_prompt = build_system_prompt(
-                &self.workspace_dir,
-                &self.model_name,
-                &self.tools,
-                None,
-                None,
-                false,
-            );
+            let system_prompt =
+                build_system_prompt(&self.workspace_dir, &self.model_name, &self.tools);
             #[cfg(debug_assertions)]
             tracing::debug!("System prompt injected:\n{}", system_prompt);
             messages.insert(0, ChatMessage::system(system_prompt));

src/agent/context_compressor.rs

@@ -719,6 +719,9 @@ mod tests {
                     prompt_tokens: 0,
                     completion_tokens: 0,
                     total_tokens: 0,
+                    cached_tokens: None,
+                    cache_read_input_tokens: None,
+                    cache_creation_input_tokens: None,
                 },
             })
         }

src/agent/system_prompt.rs

@@ -16,11 +16,6 @@ pub struct PromptContext<'a> {
     pub workspace_dir: &'a Path,
     pub model_name: &'a str,
     pub tools: &'a ToolRegistry,
-    pub session_id: Option<&'a str>,
-    /// Pre-fetched memory context string to inject.
-    pub memory_context: Option<&'a str>,
-    /// Whether this session has compressed history available via timeline_recall.
-    pub has_compressed_history: bool,
 }
 
 /// Trait for system prompt sections.
@@ -43,14 +38,14 @@ impl SystemPromptBuilder {
                 Box::new(AgentProfileSection),
                 Box::new(UserProfileSection),
                 Box::new(RuntimeSection),
-                Box::new(DateTimeSection),
                 Box::new(WorkspaceSection),
                 Box::new(YourTaskSection),
+                Box::new(DecisionOrderSection),
                 Box::new(ToolHonestySection),
+                Box::new(ToolUsageSection),
                 Box::new(SafetySection),
                 Box::new(CrossChannelSection),
                 Box::new(MemorySection),
-                Box::new(HistorySection),
                 Box::new(DelegationSection),
             ],
         }
@@ -72,7 +67,6 @@ impl SystemPromptBuilder {
             Box::new(SafetySection),
             Box::new(SubAgentToolsSection { http_get_only }),
             Box::new(WorkspaceSection),
-            Box::new(DateTimeSection),
         ];
         if let Some(sp) = skills_prompt {
             sections.push(Box::new(SubAgentSkillsSection { skills_prompt: sp }));
@@ -114,9 +108,27 @@ impl PromptSection for ToolHonestySection {
     fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
         "## 关键规则：工具诚实性
 
-- 绝对不要编造、虚构或猜测工具结果。如果工具返回空结果，说\"没有找到结果\"。
-- 如果工具调用失败，报告错误——绝不要编造数据来填补空白。
-- 当不确定工具调用是否成功时，询问用户而不是猜测。"
+- 绝对不要编造、虚构或猜测工具结果。
+- 如果工具返回空结果，说\"没有找到结果\"；如果工具失败，直接报告错误。
+- 不确定时先询问或再试一次，不要用猜测补空白。"
+            .to_string()
+    }
+}
+
+/// Tool calls should stay invisible to the user.
+pub struct ToolUsageSection;
+
+impl PromptSection for ToolUsageSection {
+    fn name(&self) -> &str {
+        "tool_usage"
+    }
+
+    fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
+        "## 工具使用方式
+
+- 不要向用户解释你正在调用什么工具，也不要输出工具调用过程。
+- 需要行动时直接使用工具；完成后只给结果。
+- 只有在确实缺少信息、且记忆和上下文都不足时，才向用户提问。"
             .to_string()
     }
 }
@@ -132,10 +144,29 @@ impl PromptSection for YourTaskSection {
     fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
         "## 你的任务
 
-当用户发送消息时，立即行动。使用工具来完成他们的请求。尽你所有能力利用已有的工具或者skill来完成目标。
-不要：总结此配置、描述你的能力、用元评论回复、或输出逐步指令。
-而是：在需要时直接使用工具，完成后给出最终答案。
-如果任务执行的过程中缺少必要的信息，尝试检索记忆，找不到就询问用户，最好一次性问清楚所有需要的信息。"
+当用户发送消息时，先判断能否直接回答；需要行动时立即使用工具或 skill。
+- 直接回答能答的问题，不要为了显得“在工作”而套流程。
+- 不要总结这份配置、描述能力、输出元评论，或把任务拆成教学步骤。
+- 如果缺少关键信息，先查记忆和历史；仍然不足时，一次性把需要的信息问清楚。"
+            .to_string()
+    }
+}
+
+/// Explicit decision order for real user scenarios.
+pub struct DecisionOrderSection;
+
+impl PromptSection for DecisionOrderSection {
+    fn name(&self) -> &str {
+        "decision_order"
+    }
+
+    fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
+        "## 决策顺序
+
+遇到真实用户请求时，按这个顺序判断：
+1. 直接回答：如果问题只需要你已有的对话上下文、已知规则或当前消息就能回答，直接答，不要调用工具。
+2. 使用工具：如果需要查文件、查记忆、查历史、联网、执行命令或调用其他外部能力，先用最少必要工具拿到结果。
+3. 追问用户：只有当缺少的信息会影响正确执行，且记忆/历史/工具都无法补足时，再问用户，而且尽量一次问全。"
             .to_string()
     }
 }
@@ -229,24 +260,6 @@ impl PromptSection for AgentProfileSection {
     }
 }
 
-/// Current date and time.
-pub struct DateTimeSection;
-
-impl PromptSection for DateTimeSection {
-    fn name(&self) -> &str {
-        "datetime"
-    }
-
-    fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
-        let now = chrono::Local::now();
-        format!(
-            "## 当前日期与时间\n\n{} ({})",
-            now.format("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
-            now.format("%Z")
-        )
-    }
-}
-
 /// Cross-channel messaging and system notification guidance for LLM.
 pub struct CrossChannelSection;
 
@@ -255,49 +268,14 @@ impl PromptSection for CrossChannelSection {
         "cross_channel"
     }
 
-    fn build(&self, ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
-        let session_line = if let Some(id) = ctx.session_id {
-            format!("当前会话的 ID 是 `{}`。\n", id)
-        } else {
-            String::new()
-        };
+    fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
+        "## 关于会话和跨渠道消息
 
-        format!(
-            r#"## 关于会话和跨渠道消息
-
-### 会话 ID 格式
-每个会话都有唯一的 session ID，由三部分组成：<channel>:<chat_id>:<dialog_id>
-- channel: 消息渠道（如 "cli_chat"、"feishu"）
-- chat_id: 聊天/群组标识
-- dialog_id: 对话标识，同一 chat 下可以有多个 dialog
-
-{}### 跨会话消息
-对话历史中可能出现带有 `[message from X]` 前缀的 assistant 消息，
-表示此消息由 send_message 工具从别处发送过来。
-- X: 来源标识，可能是会话 ID、工具名或其他标识字符串；未指定时为 "unknown"
-
-收到此类消息时一般不需要主动处理，只需知晓。如果用户问及相关信息，
-可以尝试从来源处获取更多详情。
-
-### send_message 工具
-向指定会话发送消息。参数：
-- target_chat_id: 格式 <channel>:<chat_id> 或 <channel>:<chat_id>:<dialog_id>
-- content: 消息内容
-
-### chat_manager 工具
-管理会话和查看消息。参数：
-- action = "list_sessions" — 列出全部会话，支持通过 offset/count 翻页
-- action = "list_channels" — 列出所有可用渠道
-- action = "list_messages" — 查看指定 session 的历史消息，支持以下参数：
-  - session_id (必填): 会话 ID
-  - count (可选): 返回数量，默认 20，最大 100
-  - offset (可选): 跳过前 N 条，用于翻页查看更早历史，默认 0
-  - before_time (可选): Unix 时间戳（秒），只返回该时间之前的消息
-  - after_time (可选): Unix 时间戳（秒），只返回该时间之后的消息
-
-当用户要求回顾历史、查找之前的消息、或你记不清之前的对话内容时，可以使用此工具的 list_messages 动作，通过调整 offset 或指定时间范围来查询具体的历史消息。"#,
-            session_line
-        )
+- `[message from X]` 前缀表示消息来自其他会话或工具，不要当作当前用户的新意图。
+- 需要跨会话发送内容时，使用 `send_message`，`target_chat_id` 格式为 `<channel>:<chat_id>` 或 `<channel>:<chat_id>:<dialog_id>`。
+- 需要查看会话列表或更早历史时，使用 `chat_manager`，不要凭记忆猜测。
+- `chat_manager` 的 `list_messages` 支持数量和时间范围过滤。"
+            .to_string()
     }
 }
 
@@ -310,13 +288,8 @@ impl PromptSection for RuntimeSection {
     }
 
     fn build(&self, ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
-        let host = hostname::get()
-            .map(|h| h.to_string_lossy().to_string())
-            .unwrap_or_else(|_| "unknown".to_string());
         format!(
-            "## 运行环境\n\n主机: {} | 操作系统: {} | 模型: {}",
-            host,
-            std::env::consts::OS,
+            "## 运行环境\n\n使用的模型是 `{}`。所有文件操作都应默认针对当前工作目录。",
             ctx.model_name
         )
     }
@@ -330,47 +303,16 @@ impl PromptSection for MemorySection {
         "memory"
     }
 
-    fn build(&self, ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
+    fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
         let guide = r#"## 记忆系统
 
-### 记忆类别
-- **Knowledge（知识）**：长期存储的事实、偏好、模式、洞察。会被注入到每轮系统提示词中。
-- **Timeline（时间线）**：历史会话摘要，可通过 timeline_recall 工具主动召回。
-
-### 记忆工具
-- **memory_recall**：搜索知识记忆。参数 query 是关键词列表（空格分隔），返回相关事实、偏好、洞察。
-- **timeline_recall**：搜索历史会话摘要。可选 session_id 参数限定特定会话。
-
-### 主动记忆
-遇到以下情况时应主动使用 `memory_store` 记忆：
-- 用户明确表达的偏好（如编程语言、工具选择）
-- 重要的项目事实（如使用的框架、架构决策）
-- 值得记录的经验和教训
-"#;
-
-        match ctx.memory_context {
-            Some(context) if !context.is_empty() => {
-                format!("{}\n\n### 记忆上下文\n\n{}", guide, context)
-            }
-            _ => guide.to_string(),
-        }
-    }
-}
-
-/// Prompt agent to use timeline_recall if compressed history exists.
-pub struct HistorySection;
-
-impl PromptSection for HistorySection {
-    fn name(&self) -> &str {
-        "history"
-    }
-
-    fn build(&self, ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
-        if ctx.has_compressed_history {
-            "## 历史会话\n之前的对话摘要已归档。如需回顾历史上下文，使用 `timeline_recall` 工具搜索。".to_string()
-        } else {
-            String::new()
-        }
+- **Knowledge（知识）**：长期存储的事实、偏好、模式、洞察。
+- **Timeline（时间线）**：历史会话摘要，可通过 `timeline_recall` 主动召回。
+- **memory_recall**：查找知识记忆。
+- **timeline_recall**：查看历史会话摘要。
+- 记忆只作为参考，不要覆盖当前用户输入或已确认的上下文。
+- 适合写入记忆的内容：稳定偏好、关键项目事实、重要决策、值得复用的经验。"#;
+        guide.to_string()
     }
 }
 
@@ -384,37 +326,12 @@ impl PromptSection for DelegationSection {
 
     fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
         "## 子 Agent 委托原则\n\n\
-         当任务复杂需要拆解时，使用 delegate 工具创建子 Agent：\n\
-         \n\
-         ### 何时委托\n\
-         - 多个独立子任务可以并行处理时（使用 mode=\"parallel\"）\n\
-         - 长时间运行的任务需要后台执行时（使用 mode=\"background\"）\n\
-         - 需要以不同权限（受限工具集）执行时\n\
-         \n\
-         ### 工具分配原则\n\
-         - **最小权限**：只给子 Agent 完成其任务所需的最少工具\n\
-         - **只读优先**：如果可以只用 file_read、file_search、web_fetch 完成，不要给写权限（bash、file_write、file_edit）\n\
-         - **禁止递归**：永远不要把 delegate 工具分配给子 Agent\n\
-         - **明确边界**：每个子 Agent 只负责一个清晰、独立的子任务\n\
-         \n\
-         ### Skill 分配原则\n\
-         - 如果子任务的领域有对应的 skill，在 allowed_tools 中加入 get_skill\n\
-         - 在任务 prompt 中明确告诉子 Agent 使用 get_skill 加载哪个技能\n\
-         - 例如：\"使用 get_skill action='get' skill_name='pdf' 加载 PDF 处理技能后完成任务\"\n\
-         \n\
-         ### 任务描述\n\
-         - 任务 prompt 要清晰、具体、有明确输出要求\n\
-         - 如需额外约束，直接写在 prompt 中（例如：\"跳过 .tmp 文件\"）\n\
-         - 明确说明期望的输出格式\n\
-         \n\
-         ### 并行模式\n\
-         - 多个无依赖的子任务使用 mode=\"parallel\"，任务定义在 tasks 数组中\n\
-         - 并行任务之间不应有数据依赖\n\
-         - 并行任务数建议不超过 5 个\n\
-         \n\
-         ### 后台模式\n\
-         - 预计执行时间超过 30s 的任务使用 mode=\"background\"\n\
-         - 后台任务有全局并发上限，如果失败提示用户稍后重试".to_string()
+         - 只有当任务可以拆成独立子任务时才委托。\n\
+         - 子 Agent 只拿完成任务所需的最小工具集。\n\
+         - 永远不要把 delegate 工具再分给子 Agent。\n\
+         - 子任务 prompt 要直接写清目标、输出格式和限制。\n\
+         - 并行任务彼此不能依赖，长期任务用 background。"
+            .to_string()
     }
 }
 
@@ -434,16 +351,16 @@ impl PromptSection for SubAgentIdentitySection {
     fn build(&self, _ctx: &PromptContext<'_>) -> String {
         format!(
             "## 子 Agent\n\n\
-             你是主 Agent 派出的子 Agent，负责完成一个具体任务。你的最终回复将汇报给主 Agent。\n\
+             你只负责完成一个具体任务，结果会汇报给主 Agent。\n\
              \n\
              ## 任务\n\n\
              {}\n\
              \n\
              ## 规则\n\
-             - 只专注于上述任务，不要探索无关话题\n\
+             - 只专注于这个任务，不要扩展到无关话题\n\
              - 只在必要时使用工具\n\
-             - 不要使用 delegate 工具（禁止递归委托）\n\
-             - 如果任务无法完成，清楚说明原因\n\
+             - 不要使用 delegate 工具\n\
+             - 无法完成时，直接说明原因\n\
              - 只返回最终结果，不要描述过程\n\
              - 超时：{}，接近时限时返回部分结果",
             self.task, self.timeout,
@@ -525,25 +442,41 @@ fn load_file_from_dir(dir: &Path, filename: &str, max_chars: usize) -> Option<St
 }
 
 /// Build a complete system prompt with default configuration.
-pub fn build_system_prompt(
-    workspace_dir: &Path,
-    model_name: &str,
-    tools: &ToolRegistry,
-    session_id: Option<&str>,
-    memory_context: Option<&str>,
-    has_compressed_history: bool,
-) -> String {
+pub fn build_system_prompt(workspace_dir: &Path, model_name: &str, tools: &ToolRegistry) -> String {
     let ctx = PromptContext {
         workspace_dir,
         model_name,
         tools,
-        session_id,
-        memory_context,
-        has_compressed_history,
     };
     SystemPromptBuilder::with_defaults().build(&ctx)
 }
 
+/// Build a runtime context tail that should be appended to the latest user message.
+pub fn build_runtime_context(session_id: Option<&str>, memory_context: Option<&str>) -> String {
+    let mut sections = Vec::new();
+    let now = chrono::Local::now();
+
+    sections.push(format!(
+        "## 运行时上下文\n\n- 当前日期与时间: {} ({})",
+        now.format("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+        now.format("%Z")
+    ));
+
+    if let Some(id) = session_id {
+        sections.push(format!("- 会话 ID: `{}`", id));
+    }
+
+    if let Some(context) = memory_context.filter(|s| !s.trim().is_empty()) {
+        sections.push(format!("### 记忆上下文\n\n{}", context));
+    }
+
+    if sections.is_empty() {
+        String::new()
+    } else {
+        sections.join("\n")
+    }
+}
+
 /// Build a system prompt for a sub-agent with all relevant operational sections.
 pub fn build_sub_agent_system_prompt(
     task: &str,
@@ -558,9 +491,6 @@ pub fn build_sub_agent_system_prompt(
         workspace_dir,
         model_name,
         tools,
-        session_id: None,
-        memory_context: None,
-        has_compressed_history: false,
     };
     SystemPromptBuilder::with_sub_agent_defaults(task, timeout_human, skills_prompt, http_get_only)
         .build(&ctx)
@@ -579,9 +509,6 @@ mod tests {
             workspace_dir: &temp_dir,
             model_name: "test-model",
             tools: &tools,
-            session_id: None,
-            memory_context: None,
-            has_compressed_history: false,
         };
 
         let prompt = SystemPromptBuilder::with_defaults().build(&ctx);
@@ -589,7 +516,6 @@ mod tests {
         assert!(prompt.contains("## 关键规则：工具诚实性"));
         assert!(prompt.contains("## 安全规则"));
         assert!(prompt.contains("## 工作目录"));
-        assert!(prompt.contains("## 当前日期与时间"));
         assert!(prompt.contains("## 运行环境"));
     }
 
@@ -611,46 +537,58 @@ mod tests {
         let temp_dir = std::env::temp_dir();
         let tools = ToolRegistry::new();
 
-        let prompt = build_system_prompt(&temp_dir, "test-model", &tools, None, None, false);
+        let prompt = build_system_prompt(&temp_dir, "test-model", &tools);
 
         assert!(!prompt.is_empty());
         assert!(prompt.contains("test-model"));
     }
 
     #[test]
-    fn test_memory_section_with_context() {
+    fn test_prompt_contains_decision_order_section() {
         let temp_dir = std::env::temp_dir();
         let tools = ToolRegistry::new();
 
-        let ctx = PromptContext {
-            workspace_dir: &temp_dir,
-            model_name: "test",
-            tools: &tools,
-            session_id: None,
-            memory_context: Some("- user_pref: Prefers Rust"),
-            has_compressed_history: false,
-        };
+        let prompt = build_system_prompt(&temp_dir, "test-model", &tools);
 
-        let prompt = SystemPromptBuilder::with_defaults().build(&ctx);
-        assert!(prompt.contains("## 记忆上下文"));
+        assert!(prompt.contains("## 决策顺序"));
+        assert!(prompt.contains("直接回答"));
+        assert!(prompt.contains("使用工具"));
+        assert!(prompt.contains("追问用户"));
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_build_system_prompt_is_stable_across_calls() {
+        let temp_dir = std::env::temp_dir();
+        let tools = ToolRegistry::new();
+
+        let prompt_a = build_system_prompt(&temp_dir, "test-model", &tools);
+        let prompt_b = build_system_prompt(&temp_dir, "test-model", &tools);
+
+        assert_eq!(prompt_a, prompt_b);
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_runtime_context_with_memory() {
+        let temp_dir = std::env::temp_dir();
+        let tools = ToolRegistry::new();
+
+        let _ = (temp_dir, tools);
+
+        let prompt = build_runtime_context(Some("session-123"), Some("- user_pref: Prefers Rust"));
+        assert!(prompt.contains("## 运行时上下文"));
+        assert!(prompt.contains("session-123"));
         assert!(prompt.contains("Prefers Rust"));
     }
 
     #[test]
-    fn test_memory_section_without_context() {
+    fn test_runtime_context_without_memory() {
         let temp_dir = std::env::temp_dir();
         let tools = ToolRegistry::new();
 
-        let ctx = PromptContext {
-            workspace_dir: &temp_dir,
-            model_name: "test",
-            tools: &tools,
-            session_id: None,
-            memory_context: None,
-            has_compressed_history: false,
-        };
+        let _ = (temp_dir, tools);
 
-        let prompt = SystemPromptBuilder::with_defaults().build(&ctx);
-        assert!(!prompt.contains("## 记忆上下文"));
+        let prompt = build_runtime_context(None, None);
+        assert!(prompt.contains("## 运行时上下文"));
+        assert!(prompt.contains("当前日期与时间"));
     }
 }

src/providers/anthropic.rs

@@ -12,12 +12,34 @@ use std::sync::Arc;
 
 const LLM_REQUEST_TIMEOUT_SECS: u64 = 300;
 
-fn convert_content_blocks(blocks: &[ContentBlock]) -> Vec<serde_json::Value> {
+#[derive(Serialize)]
+struct CacheControl {
+    #[serde(rename = "type")]
+    cache_type: String,
+}
+
+impl CacheControl {
+    fn ephemeral() -> Self {
+        Self {
+            cache_type: "ephemeral".to_string(),
+        }
+    }
+}
+
+fn convert_content_blocks(blocks: &[ContentBlock], cacheable: bool) -> Vec<serde_json::Value> {
     blocks
         .iter()
         .map(|b| match b {
             ContentBlock::Text { text } => {
-                serde_json::json!({ "type": "text", "text": text })
+                if cacheable {
+                    serde_json::json!({
+                        "type": "text",
+                        "text": text,
+                        "cache_control": CacheControl::ephemeral(),
+                    })
+                } else {
+                    serde_json::json!({ "type": "text", "text": text })
+                }
             }
             ContentBlock::ImageUrl { image_url } => convert_image_url_to_anthropic(&image_url.url),
         })
@@ -120,6 +142,8 @@ struct AnthropicTool {
     name: String,
     description: String,
     input_schema: serde_json::Value,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    cache_control: Option<CacheControl>,
 }
 
 #[derive(Deserialize)]
@@ -161,6 +185,10 @@ struct AnthropicUsage {
     input_tokens: u32,
     #[serde(default)]
     output_tokens: u32,
+    #[serde(default)]
+    cache_read_input_tokens: Option<u32>,
+    #[serde(default)]
+    cache_creation_input_tokens: Option<u32>,
 }
 
 #[async_trait]
@@ -180,6 +208,7 @@ impl LLMProvider for AnthropicProvider {
                     name: t.function.name.clone(),
                     description: t.function.description.clone(),
                     input_schema: t.function.parameters.clone(),
+                    cache_control: Some(CacheControl::ephemeral()),
                 })
                 .collect()
         });
@@ -213,7 +242,7 @@ impl LLMProvider for AnthropicProvider {
                             "content": output,
                         })]
                     } else {
-                        let mut blocks = convert_content_blocks(&m.content);
+                        let mut blocks = convert_content_blocks(&m.content, m.role == "system");
                         // Append tool_use blocks from assistant messages with tool calls
                         if let Some(tool_calls) = m.tool_calls.as_ref().filter(|c| !c.is_empty()) {
                             for tc in tool_calls {
@@ -369,6 +398,18 @@ impl LLMProvider for AnthropicProvider {
                     .as_ref()
                     .map(|u| u.input_tokens + u.output_tokens)
                     .unwrap_or(0),
+                cached_tokens: anthropic_resp
+                    .usage
+                    .as_ref()
+                    .and_then(|u| u.cache_read_input_tokens),
+                cache_read_input_tokens: anthropic_resp
+                    .usage
+                    .as_ref()
+                    .and_then(|u| u.cache_read_input_tokens),
+                cache_creation_input_tokens: anthropic_resp
+                    .usage
+                    .as_ref()
+                    .and_then(|u| u.cache_creation_input_tokens),
             },
         };
 
@@ -400,3 +441,39 @@ impl LLMProvider for AnthropicProvider {
         &self.model_id
     }
 }
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use serde_json::json;
+
+    #[test]
+    fn test_convert_content_blocks_adds_cache_control_for_system_text() {
+        let blocks = vec![ContentBlock::text("hello")];
+        let serialized = convert_content_blocks(&blocks, true);
+
+        assert_eq!(serialized[0]["type"], "text");
+        assert_eq!(serialized[0]["cache_control"]["type"], "ephemeral");
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_convert_content_blocks_leaves_user_text_uncached() {
+        let blocks = vec![ContentBlock::text("hello")];
+        let serialized = convert_content_blocks(&blocks, false);
+
+        assert!(serialized[0].get("cache_control").is_none());
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_anthropic_tool_serializes_cache_control() {
+        let tool = AnthropicTool {
+            name: "alpha".to_string(),
+            description: "desc".to_string(),
+            input_schema: json!({}),
+            cache_control: Some(CacheControl::ephemeral()),
+        };
+
+        let value = serde_json::to_value(tool).unwrap();
+        assert_eq!(value["cache_control"]["type"], "ephemeral");
+    }
+}

src/providers/openai.rs

@@ -188,6 +188,16 @@ struct OpenAIUsage {
     completion_tokens: u32,
     #[serde(default)]
     total_tokens: u32,
+    #[serde(default)]
+    cached_tokens: Option<u32>,
+    #[serde(default)]
+    prompt_tokens_details: Option<OpenAIPromptTokensDetails>,
+}
+
+#[derive(Deserialize, Default)]
+struct OpenAIPromptTokensDetails {
+    #[serde(default)]
+    cached_tokens: Option<u32>,
 }
 
 #[async_trait]
@@ -332,6 +342,12 @@ impl LLMProvider for OpenAIProvider {
             })
             .collect();
 
+        let usage = openai_resp.usage;
+        let nested_cached_tokens = usage
+            .prompt_tokens_details
+            .as_ref()
+            .and_then(|d| d.cached_tokens);
+        let cached_tokens = nested_cached_tokens.or(usage.cached_tokens);
         let response = ChatCompletionResponse {
             id: openai_resp.id,
             model: openai_resp.model,
@@ -339,9 +355,12 @@ impl LLMProvider for OpenAIProvider {
             reasoning_content: first_choice.message.reasoning_content,
             tool_calls,
             usage: Usage {
-                prompt_tokens: openai_resp.usage.prompt_tokens,
-                completion_tokens: openai_resp.usage.completion_tokens,
-                total_tokens: openai_resp.usage.total_tokens,
+                prompt_tokens: usage.prompt_tokens,
+                completion_tokens: usage.completion_tokens,
+                total_tokens: usage.total_tokens,
+                cached_tokens: cached_tokens,
+                cache_read_input_tokens: None,
+                cache_creation_input_tokens: None,
             },
         };
 
@@ -463,4 +482,39 @@ mod tests {
         assert!(message.tool_calls.is_empty());
         assert_eq!(response.usage.total_tokens, 11806);
     }
+
+    #[test]
+    fn test_decode_response_exposes_cached_tokens() {
+        let text = r#"{
+            "id": "d21abaa6552741949e2aba76bde59359",
+            "choices": [{
+                "finish_reason": "stop",
+                "index": 0,
+                "message": {
+                    "content": "你好！",
+                    "role": "assistant",
+                    "tool_calls": null
+                }
+            }],
+            "created": 1781622889,
+            "model": "mimo-v2.5",
+            "object": "chat.completion",
+            "usage": {
+                "completion_tokens": 65,
+                "prompt_tokens": 11741,
+                "total_tokens": 11806,
+                "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 1200}
+            }
+        }"#;
+
+        let response: OpenAIResponse = serde_json::from_str(text).unwrap();
+        assert_eq!(
+            response
+                .usage
+                .prompt_tokens_details
+                .as_ref()
+                .and_then(|d| d.cached_tokens),
+            Some(1200)
+        );
+    }
 }

src/providers/traits.rs

@@ -121,6 +121,12 @@ pub struct Usage {
     pub prompt_tokens: u32,
     pub completion_tokens: u32,
     pub total_tokens: u32,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub cached_tokens: Option<u32>,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub cache_read_input_tokens: Option<u32>,
+    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub cache_creation_input_tokens: Option<u32>,
 }
 
 #[async_trait]

src/session/session.rs

@@ -29,7 +29,7 @@ pub enum HandleResult {
     AgentProcessing,
 }
 use crate::agent::context_compressor::ContextCompressionConfig;
-use crate::agent::system_prompt::build_system_prompt;
+use crate::agent::system_prompt::{build_runtime_context, build_system_prompt};
 use crate::agent::{AgentError, AgentLoop, ContextCompressor};
 use crate::channels::slash_command::parse_slash_command;
 use crate::config::BrowserConfig;
@@ -472,6 +472,18 @@ impl Session {
         }
     }
 
+    fn append_runtime_context_to_user_message(message: &mut ChatMessage, runtime_context: &str) {
+        if runtime_context.trim().is_empty() {
+            return;
+        }
+
+        if message.content.trim().is_empty() {
+            message.content = runtime_context.to_string();
+        } else {
+            message.content = format!("{}\n\n{}", message.content, runtime_context);
+        }
+    }
+
     pub fn create_user_message_with_source(
         &self,
         content: &str,
@@ -615,14 +627,11 @@ impl Session {
     }
 
     /// 构建系统提示词（包含 AgentLoop 的基础提示词 + skills + memory）
-    pub fn build_system_prompt(&self, skills_prompt: &str, memory_context: Option<&str>) -> String {
+    pub fn build_system_prompt(&self, skills_prompt: &str) -> String {
         let base_prompt = build_system_prompt(
             &self.provider_config.workspace_dir,
             &self.provider_config.model_id,
             &self.tools,
-            Some(&self.id.to_string()),
-            memory_context,
-            self.last_compressed_message_at.is_some(),
         );
 
         if skills_prompt.trim().is_empty() {
@@ -1266,7 +1275,7 @@ impl SessionManager {
 
                     // Build the same system prompt that would be injected to the model
                     let skills_prompt = self.skills_loader.build_skills_prompt();
-                    let system_prompt = session_guard.build_system_prompt(&skills_prompt, None);
+                    let system_prompt = session_guard.build_system_prompt(&skills_prompt);
 
                     let filepath = session_guard
                         .dump_to_file(&system_prompt)
@@ -1989,8 +1998,7 @@ fn spawn_agent_worker(
 
                     let media_refs: Vec<MediaRef> =
                         task.media.iter().map(|m| m.to_media_ref()).collect();
-                    let user_message =
-                        guard.create_user_message(&task.content, media_refs);
+                    let user_message = guard.create_user_message(&task.content, media_refs);
                     let user_persist = guard.add_message_in_memory(user_message, true);
                     drop(guard);
                     if let Err(e) = persist_added_message(user_persist).await {
@@ -2071,12 +2079,15 @@ fn spawn_agent_worker(
                     _ => None,
                 };
 
+                let runtime_context =
+                    build_runtime_context(Some(unified_str.as_str()), memory_context.as_deref());
+
                 let system_prompt_out = {
                     let guard = session.lock().await;
                     if guard.worker_generation != worker_gen {
                         return;
                     }
-                    guard.build_system_prompt(&skills_prompt, memory_context.as_deref())
+                    guard.build_system_prompt(&skills_prompt)
                 };
 
                 let compression_result = compressor.compress_if_needed(history_raw).await;
@@ -2119,6 +2130,9 @@ fn spawn_agent_worker(
                     }
                 };
                 history_out.insert(0, ChatMessage::system(system_prompt_out.clone()));
+                if let Some(last_msg) = history_out.iter_mut().rev().find(|m| m.role == "user") {
+                    Session::append_runtime_context_to_user_message(last_msg, &runtime_context);
+                }
 
                 // Phase 2 + 3: LLM call with cancellation
                 let session2 = session.clone();
@@ -2205,6 +2219,13 @@ fn spawn_agent_worker(
                                     0,
                                     ChatMessage::system(system_prompt_out.clone()),
                                 );
+                                if let Some(last_msg) = retry.iter_mut().rev().find(|m| m.role == "user")
+                                {
+                                    Session::append_runtime_context_to_user_message(
+                                        last_msg,
+                                        &runtime_context,
+                                    );
+                                }
                                 retry
                             };
 
@@ -2312,9 +2333,6 @@ impl SessionManager {
             &self.provider_config.workspace_dir,
             &self.provider_config.model_id,
             &self.tools,
-            Some(&format!("cron:{}:{}", job_name, job_id)),
-            None,
-            false,
         );
         let cron_context = format!(
             "## 定时任务执行\n\n\

src/skills/mod.rs

@@ -252,19 +252,21 @@ impl SkillsLoader {
     pub fn get_loaded_skills(&self) -> Vec<Skill> {
         self.reload_if_changed();
         let state = self.state.lock().unwrap();
-        state.loaded_skills.clone()
+        Self::sort_skills(state.loaded_skills.clone())
     }
 
     /// Get skills marked as always (checks for changes first)
     pub fn get_always_skills(&self) -> Vec<Skill> {
         self.reload_if_changed();
         let state = self.state.lock().unwrap();
-        state
-            .loaded_skills
-            .iter()
-            .filter(|s| s.always)
-            .cloned()
-            .collect()
+        Self::sort_skills(
+            state
+                .loaded_skills
+                .iter()
+                .filter(|s| s.always)
+                .cloned()
+                .collect(),
+        )
     }
 
     /// Get a specific skill by name (checks for changes first)
@@ -278,9 +280,8 @@ impl SkillsLoader {
     pub fn list_skills(&self) -> Vec<(String, String)> {
         self.reload_if_changed();
         let state = self.state.lock().unwrap();
-        state
-            .loaded_skills
-            .iter()
+        Self::sort_skills(state.loaded_skills.clone())
+            .into_iter()
             .map(|s| (s.name.clone(), s.description.clone()))
             .collect()
     }
@@ -294,6 +295,7 @@ impl SkillsLoader {
             return String::new();
         }
 
+        let loaded_skills = Self::sort_skills(state.loaded_skills.clone());
         let mut prompt = String::from("## Skills\n\n");
 
         // Directory conventions
@@ -308,7 +310,7 @@ impl SkillsLoader {
         );
 
         // Always skills summary
-        let always_skills: Vec<_> = state.loaded_skills.iter().filter(|s| s.always).collect();
+        let always_skills: Vec<_> = loaded_skills.iter().filter(|s| s.always).collect();
         if !always_skills.is_empty() {
             prompt.push_str("### 常用技能\n\n");
             for skill in &always_skills {
@@ -348,6 +350,22 @@ impl SkillsLoader {
         prompt
     }
 
+    fn sort_skills(mut skills: Vec<Skill>) -> Vec<Skill> {
+        skills.sort_by(|a, b| {
+            b.always
+                .cmp(&a.always)
+                .then_with(|| a.name.cmp(&b.name))
+                .then_with(|| a.description.cmp(&b.description))
+                .then_with(|| {
+                    a.path
+                        .as_ref()
+                        .map(|p| p.to_string_lossy().to_string())
+                        .cmp(&b.path.as_ref().map(|p| p.to_string_lossy().to_string()))
+                })
+        });
+        skills
+    }
+
     /// Load skills from a specific directory
     fn load_skills_from_dir(&self, dir: &Path) -> Vec<Skill> {
         let mut skills = Vec::new();
@@ -529,4 +547,43 @@ This is the content.
         );
         assert_eq!(extract_description("# Title"), "No description");
     }
+
+    #[test]
+    fn test_build_skills_prompt_is_sorted() {
+        let loader = SkillsLoader::new_for_testing(
+            PathBuf::from("/tmp/picobot"),
+            PathBuf::from("/tmp/agents"),
+        );
+        {
+            let mut state = loader.state.lock().unwrap();
+            state.loaded_skills = vec![
+                Skill {
+                    name: "zeta".to_string(),
+                    description: "Z".to_string(),
+                    content: "Z".to_string(),
+                    always: false,
+                    path: None,
+                },
+                Skill {
+                    name: "beta".to_string(),
+                    description: "B".to_string(),
+                    content: "B".to_string(),
+                    always: true,
+                    path: None,
+                },
+                Skill {
+                    name: "alpha".to_string(),
+                    description: "A".to_string(),
+                    content: "A".to_string(),
+                    always: true,
+                    path: None,
+                },
+            ];
+        }
+
+        let prompt = loader.build_skills_prompt();
+        let alpha_pos = prompt.find("**alpha**").unwrap();
+        let beta_pos = prompt.find("**beta**").unwrap();
+        assert!(alpha_pos < beta_pos);
+    }
 }

src/tools/registry.rs

@@ -39,7 +39,8 @@ impl ToolRegistry {
     }
 
     pub fn get_definitions(&self) -> Vec<Tool> {
-        self.tools
+        let mut defs: Vec<Tool> = self
+            .tools
             .lock()
             .unwrap()
             .values()
@@ -51,7 +52,10 @@ impl ToolRegistry {
                     parameters: tool.parameters_schema(),
                 },
             })
-            .collect()
+            .collect();
+
+        defs.sort_by(|a, b| a.function.name.cmp(&b.function.name));
+        defs
     }
 
     pub fn has_tools(&self) -> bool {
@@ -88,3 +92,49 @@ impl Default for ToolRegistry {
         Self::new()
     }
 }
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use crate::tools::traits::ToolResult;
+    use async_trait::async_trait;
+    use serde_json::json;
+
+    struct TestTool(&'static str);
+
+    #[async_trait]
+    impl ToolTrait for TestTool {
+        fn name(&self) -> &str {
+            self.0
+        }
+
+        fn description(&self) -> &str {
+            self.0
+        }
+
+        fn parameters_schema(&self) -> serde_json::Value {
+            json!({})
+        }
+
+        async fn execute(&self, _args: serde_json::Value) -> anyhow::Result<ToolResult> {
+            Ok(ToolResult {
+                success: true,
+                output: "ok".to_string(),
+                error: None,
+            })
+        }
+    }
+
+    #[test]
+    fn test_get_definitions_sorted_by_name() {
+        let registry = ToolRegistry::new();
+        registry.register(TestTool("zeta"));
+        registry.register(TestTool("alpha"));
+        registry.register(TestTool("beta"));
+
+        let defs = registry.get_definitions();
+        let names: Vec<_> = defs.into_iter().map(|tool| tool.function.name).collect();
+
+        assert_eq!(names, vec!["alpha", "beta", "zeta"]);
+    }
+}