context-compression
Comprimir contexto de conversación
또한 다음에서 사용할 수 있습니다: ChakshuGautam
Las sesiones largas de agentes generan millones de tokens que exceden los límites de contexto. Esta habilidad proporciona estrategias de compresión estructuradas que reducen el uso de tokens mientras preservan las rutas de archivos, mensajes de error y decisiones, para que los agentes puedan continuar trabajando sin volver a buscar información.
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토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"context-compression" 사용 중입니다. Compress our debugging session into a structured summary
예상 결과:
- ## Session Intent
- Debug 401 Unauthorized error on /api/auth/login endpoint despite valid credentials.
- ## Files Modified
- - config/redis.ts: Fixed connection pooling configuration
- - services/session.service.ts: Added retry logic for transient failures
- ## Decisions Made
- - Using Redis connection pool instead of per-request connections
- - Retry logic with exponential backoff for transient failures
- ## Current State
- 14 passing, 2 failing (mock setup issues)
- ## Next Steps
- 1. Fix remaining test failures
- 2. Run full test suite
- 3. Deploy to staging
"context-compression" 사용 중입니다. How do I implement anchored iterative summarization?
예상 결과:
- Define explicit summary sections matching your needs: Session Intent, Files Modified, Files Read, Decisions Made, Current State, Next Steps.
- On first compression, summarize truncated history into each section.
- On subsequent compressions, summarize only new content and merge into existing sections.
- Track which information came from which compression cycle for debugging.
"context-compression" 사용 중입니다. What triggers should I use for compression?
예상 결과:
- Fixed threshold: Trigger at 70-80% context utilization. Simple but may compress early.
- Sliding window: Keep last N turns plus summary. Predictable context size.
- Task-boundary: Compress at logical task completions. Clean summaries but unpredictable timing.
- For most cases, sliding window with structured summaries provides best balance.
보안 감사
안전This skill contains documentation and Python evaluation utilities. All static findings are false positives. The scanner misinterpreted markdown code fences as shell commands, AI model names as cryptographic algorithms, and evaluation criteria names as system reconnaissance. No actual dangerous patterns exist in the codebase.
위험 요인
⚙️ 외부 명령어 (17)
🌐 네트워크 접근 (1)
품질 점수
만들 수 있는 것
Construir pipelines de compresión
Implementar compresión de contexto en frameworks de agentes para manejar sesiones de codificación largas de manera eficiente.
Evaluar la calidad de la compresión
Usar evaluación basada en sondas para medir si el contexto comprimido preserva la información crítica.
Optimizar el uso de tokens
Aplicar estrategias de resumen estructurado para reducir tokens-por-tarea sin perder detalles técnicos.
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Habilitar la compresión de contexto para esta sesión usando resumen iterativo anclado con secciones explícitas para la intención de la sesión, archivos modificados, decisiones tomadas, estado actual y próximos pasos.
Comprimir nuestro historial de conversación en un resumen estructurado. Incluir el error o problema original, todos los archivos modificados con sus cambios, decisiones clave tomadas, estado actual de pruebas y próximos pasos accionables.
Después de comprimir el contexto, generar un trail de artefactos que liste qué archivos fueron creados, modificados y leídos durante esta sesión. Incluir nombres de funciones y mensajes de error que fueron discutidos.
Evaluar nuestra calidad de compresión usando evaluación basada en sondas. Probar recuerdo del error original, conocimiento de artefactos de archivos modificados, continuidad de conciencia de próximos pasos y retención de decisiones de por qué elegimos soluciones específicas.
모범 사례
- Usar resúmenes estructurados con secciones explícitas para prevenir p��rdida silenciosa de rutas de archivos y decisiones
- Optimizar para tokens-por-tarea, no solo tokens-por-solicitud, para considerar costos de re-búsqueda
- Probar la calidad de la compresión con evaluación basada en sondas antes de desplegar en producción
피하기
- Usar compresión agresiva que pierde códigos de error, rutas de archivos y nombres de funciones
- Disparar compresión al 100% de utilización de contexto en lugar del 70-80%
- Regenerar resúmenes completos en cada compresión en lugar de fusión incremental