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context-degradation

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Diagnosticar patrones de degradación de contexto

متاح أيضًا من: Asmayaseen,muratcankoylan

Los agentes LLM fallan de manera impredecible a medida que el contexto crece. Esta habilidad te ayuda a identificar y corregir problemas de degradación de contexto como efectos de pérdida en el medio, envenenamiento y colapso de atención para que tus agentes se mantengan confiables a escala.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "context-degradation". Mi agente Claude ignora instrucciones importantes colocadas en el medio de conversaciones largas

النتيجة المتوقعة:

  • Esto es probablemente el efecto de pérdida en el medio. La investigación muestra que los modelos tienen atención en forma de U: alta al principio y al final, baja en el medio.
  • Los elementos críticos en regiones degradadas tienen una precisión de recuperación un 10-40% menor.
  • Mueve la información crítica al primer 10% o último 10% del contexto.
  • Usa marcadores explícitos como [CRITICAL] o encabezados de sección para atraer la atención.
  • Considera dividir las conversaciones antes del umbral de degradación (típicamente 60K-100K tokens para Claude).

استخدام "context-degradation". Mi agente está tomando decisiones inconsistentes después de procesar múltiples documentos recuperados

النتيجة المتوقعة:

  • Esto sugiere choque de contexto por información contradictoria en las fuentes recuperadas.
  • La recuperación de múltiples fuentes a menudo introduce hechos conflictivos que descarrilan el razonamiento.
  • Implementa filtrado de versiones para excluir información desactualizada.
  • Agrega marcadores de conflicto explícitos y solicita aclaración cuando aparezcan contradicciones.
  • Considera reglas de prioridad que establezcan qué fuente tiene precedencia.

التدقيق الأمني

آمن
v5 • 1/16/2026

This is an educational documentation skill with no executable code that modifies files, makes network calls, or accesses sensitive data. The Python utility module contains only in-memory text processing functions for analyzing context strings. All 59 static findings are false positives - the scanner incorrectly flagged documentation patterns and metadata as security risks.

4
الملفات التي تم فحصها
1,170
الأسطر التي تم تحليلها
3
النتائج
5
إجمالي عمليات التدقيق
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

64
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
85
المحتوى
30
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Depurar fallos de agente

Investigar por qué tu agente produce salidas incorrectas durante conversaciones largas.

Diseñar sistemas robustos

Arquitecturar estrategias de gestión de contexto que prevengan la degradación en sistemas de producción.

Entender patrones de atención

Aprender cómo la longitud del contexto afecta el comportamiento del modelo y diseñar experimentos en consecuencia.

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Diagnóstico rápido
Mi agente está produciendo salidas incorrectas después de más de 20 turnos de conversación. Diagnostica posibles problemas de degradación de contexto.
Patrón específico
Coloqué instrucciones críticas en el medio del contexto pero el agente las ignora. Explica el efecto de pérdida en el medio.
Diseño arquitectónico
Diseña patrones de gestión de contexto para manejar más de 100K tokens sin degradación.
Recuperación de envenenamiento
El contexto de mi agente contiene información alucinada que sigue propagándose. ¿Cómo detecto y me recupero del envenenamiento de contexto?

أفضل الممارسات

  • Coloca la información crítica al inicio o al final del contexto, nunca enterrada en el medio.
  • Monitorea la longitud del contexto e implementa disparadores de compactación antes de alcanzar umbrales de degradación.
  • Valida los documentos recuperados antes de agregarlos al contexto para prevenir envenenamiento.
  • Usa filtrado de versiones para excluir información desactualizada que cause choque de contexto.

تجنب

  • Agregar toda la información disponible al contexto esperando que más sea mejor.
  • Colocar instrucciones críticas en el medio de documentos largos.
  • Asumir que ventanas de contexto más grandes eliminan los problemas de degradación.
  • Ignorar la acumulación de errores que puede envenenar el contexto con el tiempo.

الأسئلة المتكررة

¿Esta habilidad funciona con Claude Code?
Sí, esta habilidad funciona con Claude Code. Los patrones se aplican a todos los LLMs principales incluyendo Claude, GPT y Gemini.
¿Qué longitudes de contexto causan degradación?
La degradación típicamente comienza alrededor de 60K-100K tokens para modelos Claude. La degradación severa aparece alrededor de 150K-200K tokens dependiendo de la complejidad de la tarea.
¿Puedo integrar esto con mi agente?
La habilidad proporciona patrones y análisis. El módulo Python puede importarse en tu código base para verificación programática de la salud del contexto.
¿Esto accede a mis datos?
No. La habilidad solo procesa cadenas de texto que proporcionas. No se leen archivos, no se hacen llamadas de red, ningún dato sale de tu sistema.
¿En qué se diferencia la pérdida en el medio del olvido?
La pérdida en el medio se trata de asignación de atención, no de memoria. El modelo presta menos atención al contenido del medio independientemente de su importancia.
¿Cómo se compara esto con context-fundamentals?
context-degradation se basa en context-fundamentals enfocándose específicamente en patrones de fallo y estrategias de mitigación.

تفاصيل المطور

المؤلف

ChakshuGautam

الترخيص

MIT

مرجع

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