context-optimization
Kontextfenster optimieren
Également disponible depuis: ChakshuGautam,muratcankoylan,Asmayaseen
Kontextfenster begrenzen, was KI-Modelle gleichzeitig verarbeiten können. Diese Skill bietet Techniken zur Maximierung der effektiven Kontextkapazität durch Komprimierung, Maskierung, KV-Cache-Optimierung und Partitionierung, wodurch die Kapazität Ihrer KI effektiv verdoppelt oder verdreifacht wird.
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Tester
Utilisation de "context-optimization". Kontextauslastung bei 85%, Konversation wird langsam und kostspielig
Résultat attendu:
Komprimierung angewendet: 20 vorherige Nachrichten in 3 wichtige Entscheidungen zusammengefasst, Kontext um 60% reduziert. Beobachtungsmaskierung bei Tool-Ausgaben aus Runden 1-5 ausgelöst.
Utilisation de "context-optimization". Muss ein 50-Seiten-Dokument mit 32k Kontextfenster verarbeiten
Résultat attendu:
Dokument in 4 Abschnitte partitioniert. Jeden isolierten Sub-Agent zugewiesen. Ergebnisse aggregiert: Alle Abschnitte verarbeitet, finale Zusammenfassung passt in 8k Tokens.
Utilisation de "context-optimization". System-Prompt und Tool-Definitionen wiederholen sich in jeder Anfrage
Résultat attendu:
Kontext neu geordnet: System-Prompt zuerst, dann Tool-Definitionen, dann Konversation. 75% Cache-Trefferquote erreicht, Latenz um 40% reduziert.
Audit de sécurité
SûrAll 16 static findings are false positives. The skill is a documentation/guide containing code examples for context optimization. Python code snippets were incorrectly flagged as shell commands, and text patterns like 'MD5' in '3+ turns' and skill names were misidentified as security issues. No actual security risks present.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Langlaufende KI-Agents
Produktions-KI-Agents erstellen, die den Kontext über längere Sitzungen aufrechterhalten ohne Token-Limits zu erreichen
Großdokumentverarbeitung
Dokumente größer als das Kontextfenster durch Partitionierung und Ergebniserfassung verarbeiten
Kostenreduzierung
API-Kosten durch Minimierung der Token-Nutzung mittels Caching- und Komprimierungsstrategien senken
Essayez ces prompts
Überprüfen Sie die aktuelle Kontextauslastung. Wenn sie 70% überschreitet, wenden Sie Komprimierung an, indem Sie ältere Nachrichten zusammenfassen und wichtige Entscheidungen beibehalten.
Ersetzen Sie für Tool-Ausgaben aus vor 3+ Runden, die ihren Zweck erfüllt haben, diese durch kompakte Verweise, die nur wichtige Erkenntnisse enthalten.
Ordnen Sie Kontextelemente neu, um Cache-Treffer zu maximieren: System-Prompt und Tool-Definitionen zuerst, dann wiederverwendbare Inhalte, dann einzigartige Inhalte.
Teilen Sie die aktuelle Aufgabe in unabhängige Teilaufgaben. Weisen Sie каждому einen separaten Sub-Agent mit isoliertem Kontext zu. Aggregieren Sie die Ergebnisse nach Abschluss.
Bonnes pratiques
- Vor der Optimierung messen - Baseline-Token-Nutzung und Leistungsmetriken etablieren
- Komprimierung vor Maskierung anwenden - Zusammenfassung bewahrt mehr Signal als Entfernung
- Für Cache-Stabilität gestalten - konsistente Formatierung verwenden und dynamische Inhalte in Prompts vermeiden
Éviter
- Aggressive Komprimierung - Komprimierung unter 50% verursacht erheblichen Qualitätsverlust
- Kritische Beobachtungen maskieren - niemals Daten maskieren, die für aktuelle Reasoning benötigt werden
- Überwachung ignorieren - Optimierungseffektivität verschlechtert sich ohne Messung über Zeit