المهارات context-optimization
📦

context-optimization

آمن ⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

تحسين السياق للمحادثات الأطول

متاح أيضًا من: Asmayaseen,ChakshuGautam

تقيّد نوافذ السياق المحدودة المهام المعقدة وتزيد تكاليف واجهات البرمجة. توفّر هذه المهارة تقنيات مجرّبة لمضاعفة أو ثلاثة أضعاف السعة الفعّالة للسياق عبر التكثيف، وإخفاء الملاحظات، وتحسين KV-cache، وتقسيم السياق.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 76 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "context-optimization". Optimize this conversation context. We've used 85% of our 100K token limit and response quality is degrading.

النتيجة المتوقعة:

  • تفعيل التكثيف: تلخيص 15 أقدم دورة محادثة
  • إخفاء 8 مخرجات أدوات من أدوار سابقة
  • الحفاظ على: موجه النظام، حالة المهمة الحالية، القرارات الأخيرة
  • النتيجة: تقليص السياق من 85K إلى 32K توكنًا (تقليل 62%)
  • تأثير الجودة التقديري: أقل من 3% تدهور

استخدام "context-optimization". Design a cache-friendly system prompt for a coding assistant that includes dynamic elements like current date.

النتيجة المتوقعة:

  • فصل المحتوى الثابت والديناميكي في بنية الموجه
  • الحفاظ على تعريف الدور والتعليمات قابلة للتخزين المؤقت
  • نقل التاريخ/الوقت إلى استبدال متغيرات وقت التشغيل
  • النتيجة: تحسّن معدل إصابة الكاش من 45% إلى 88%
  • ظل الموجه مكافئًا دلاليًا للأصل

استخدام "context-optimization". We have 12 tool calls in our conversation history, each with verbose JSON outputs. How do we reduce context usage?

النتيجة المتوقعة:

  • تحليل مخرجات الأدوات حسب العمر والأهمية
  • إخفاء 9 مخرجات أدوات من 3+ أدوار مضت
  • الحفاظ على أحدث 3 مخرجات أدوات للاستدلال النشط
  • استبدال كل مخرج مخفي بمرجع من 50 حرفًا
  • التقليل المتوقع للتوكنات: 40-60% من جزء مخرجات الأدوات

التدقيق الأمني

آمن
v4 • 1/17/2026

The static analyzer flagged 53 patterns across 4 files (1035 lines). After evaluation, ALL findings are FALSE POSITIVES. The 'Ruby/shell backtick execution' flags are markdown code fence delimiters. The 'weak cryptographic algorithm' flags are benign MD5 use for non-crypto ID generation. The 'system reconnaissance' flags describe standard monitoring patterns. No network calls, file system access, credential handling, or malicious patterns exist. This is purely documentation and Python utility functions for in-memory text processing.

4
الملفات التي تم فحصها
1,035
الأسطر التي تم تحليلها
2
النتائج
4
إجمالي عمليات التدقيق
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

64
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
22
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

بناء وكلاء طويلَي التشغيل

أنشئ أنظمة وكلاء تتعامل مع مهام معقدة متعددة الخطوات دون تجاوز السياق أو تدهور الجودة.

خفض تكاليف API

قلّل استخدام التوكنات بنسبة 50-70% عبر ضغط ذكي مع الحفاظ على جودة المخرجات.

توسيع أنظمة الإنتاج

طبّق أنماط إدارة السياق التي تعمل بثبات على نطاق الإنتاج مع أداء متوقّع.

جرّب هذه الموجهات

فحص استخدام السياق
تحقّق من معدل استخدام السياق الحالي. إذا تجاوز 70%، طبّق التكثيف لتلخيص الرسائل الأقدم مع الحفاظ على القرارات الرئيسية وحالة المهمة الحالية.
إخفاء مخرجات الأدوات
أخفِ مخرجات الأدوات منذ 3 أو أكثر من الأدوار. استبدل المخرجات المطولة بمراجع مختصرة تحتوي فقط على المقاييس والنتائج الرئيسية.
تصميم مطالبات صديقة للكاش
صمّم موجه النظام لتعظيم ثبات KV-cache. استبدل المحتوى الديناميكي مثل الطوابع الزمنية ببدائل ثابتة.
تقسيم المهام المعقدة
قسّم هذه المهمة المعقدة عبر وكلاء فرعيين بسياقات معزولة. يتولى كل وكيل فرعي مهمة واحدة، مع تجميع النتائج على مستوى المنسق.

أفضل الممارسات

  • قياس استخدام السياق الحالي قبل التحسين لوضع خط أساس للمقاييس وتحديد فرص التحسين
  • تطبيق التكثيف قبل الإخفاء عندما تكون الطريقتان مطلوبتين للحفاظ على أعلى كثافة معلومات ممكنة
  • تصميم المطالبات لاستقرار الكاش عبر الحفاظ على بنية ثابتة وفصل المحتوى الديناميكي إلى متغيرات

تجنب

  • تكثيف موجهات النظام أو معلومات حالة المهمة الحرجة بما يسبب فقدانًا غير قابل للعكس للمعلومات
  • إخفاء الملاحظات التي لا تزال مطلوبة للاستدلال النشط في سياق المحادثة الحالي
  • وضع المعلومات المهمة في منتصف السياق حيث يكون توزيع الانتباه أدنى (ظاهرة الضياع في الوسط)
  • التحسين المبكر قبل أن تقيد حدود السياق أداء المهمة أو الجودة فعليًا

الأسئلة المتكررة

ما نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة؟
يعمل مع أي نموذج يدعم استخدام الأدوات أو استدعاء الدوال بما في ذلك Claude 3/4 وGPT-4 ونماذج Codex. الدوال المساعدة محايدة للنموذج.
ما أهداف تقليل التوكنات؟
يحقق التكثيف تقليصًا للتوكنات بنسبة 50-70% مع خسارة جودة أقل من 5%. يحقق الإخفاء تقليصًا بنسبة 60-80% على الملاحظات المخفاة.
كيف أدمج هذا مع شيفرتي؟
استورد أدوات التكثيف واستدعِها في حلقة معالجة الرسائل لديك. راقب استخدام التوكنات وفعّل التحسين عند تجاوز العتبات.
هل بياناتي آمنة؟
نعم. تتم كل المعالجة في الذاكرة داخل تطبيقك. لا تُرسل أي بيانات إلى خدمات خارجية ولا تُخزَّن خارجيًا.
لماذا انخفضت جودة الاستجابة بعد التحسين؟
تحقق مما إذا كانت معلومات حرجة قد تم تكثيفها عن طريق الخطأ. تأكد من الحفاظ على موجهات النظام والقرارات الرئيسية وحالة المهمة الحالية أثناء التحسين.
كيف يقارن ذلك بسياق Claude الأصلي؟
لدى Claude نوافذ سياق أكبر. تساعدك هذه المهارة على استخدام أي نافذة سياق بكفاءة أعلى وتقلّل التكاليف بغض النظر عن حجم النافذة.

تفاصيل المطور

بنية الملفات