chat-compactor
Generiere Sitzungszusammenfassungen für KI-Kontinuität
Verliere keinen kritischen Kontext, wenn Sitzungen enden. Dieser Skill erstellt strukturierte Übergabedokumente, die Entscheidungen, Sackgassen und nächste Schritte für eine nahtlose KI-Agenten-Kontinuität bewahren.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "chat-compactor". User says: 'Let's wrap up, compact this session'
Erwartetes Ergebnis:
- Session saved to session-auth-refactor-2025-01-06.md
- Summary includes: 3 key decisions with rationale, 2 dead ends documented, 5 modified files listed, 4 prioritized next steps
Verwendung von "chat-compactor". User says: 'Save context before we switch to the API task'
Erwartetes Ergebnis:
- Checkpoint created: session-frontend-setup-2025-01-06.md
- Captured: React component structure, Tailwind configuration, build command, and deployment notes
Sicherheitsaudit
SicherAll static analysis findings are false positives. The 'external_commands' pattern matched markdown code fence backticks (```) not shell execution. The 'weak cryptographic algorithm' finding at line 3 incorrectly flagged YAML frontmatter text. This skill contains only instructional markdown content with no executable code, network access, or security risks.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Sitzungsende-Übergabe
Ein Entwickler, der eine Debugging-Sitzung abschließt, erstellt eine Zusammenfassung, damit die nächste KI-Sitzung sofort fortfahren kann, ohne den Problemkontext und versuchte Lösungen erneut erklären zu müssen.
Langlebige Projektkontinuität
Ein Teamleiter erhält den Projektimpuls über mehrere KI-Sitzungen hinweg, indem er strukturierte Übergabedokumente erstellt, die Architekturentscheidungen und Implementierungsstatus bewahren.
Kontextfenster-Management
Der Benutzer komprimiert proaktiv lange Gespräche, bevor das Kontextfenster voll ist, bewahrt wichtige Informationen und gibt gleichzeitig Token für die fortgesetzte Arbeit frei.
Probiere diese Prompts
Komprimiere diese Sitzung. Generiere eine strukturierte Zusammenfassung mit: was erreicht wurde, getroffene wichtige Entscheidungen, aktueller Zustand des Codes und nächste Schritte. Speichere als session-summary.md
Erstelle ein umfassendes Übergabedokument für den nächsten KI-Agenten. Füge Entscheidungstabellen mit verworfenen Alternativen bei, alle modifizierten Dateien mit Änderungsbeschreibungen, Sackgassen, die nicht wiederholt werden sollten, und Umgebungs-Fallstricke, die entdeckt wurden.
Generiere eine leichtgewichtigeCheckpoint-Zusammenfassung, bevor wir fortfahren. Erfasse aktuellen Zustand, was funktioniert, was blockiert ist, und unmittelbare nächste Schritte. Halte es unter 300 Token.
Wir wechseln von Feature A zu Feature B. Erstelle ein Übergabedokument für Feature A, das erfasst: abgeschlossene Arbeit, ausstehende Punkte, Dateispezifikationen, etablierte Namenskonventionen und alle Eigenheiten, die die nächste Sitzung wissen sollte.
Bewährte Verfahren
- Dokumentiere das 'Warum' hinter Entscheidungen, nicht nur das 'Was' - zukünftige Agenten benötigen Begründungen
- Liste immer fehlgeschlagene Ansätze im Sackgassen-Bereich auf, um verschwendete Arbeit zu verhindern
- Halte Zusammenfassungen scannbar mit klaren Überschriften, Tabellen und Aufzählungspunkten
Vermeiden
- Erzählprosa anstelle von strukturiertem, scannbarem Inhalt schreiben
- Vage Zusammenfassungen wie 'gute Fortschritte gemacht' ohne spezifische Ergebnisse erstellen
- Fehlerdokumentierung weglassen - Sackgassen sind der wertvollste Inhalt