Habilidades context-compression
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context-compression

Seguro

Optimizar la compresión de contexto de IA para sesiones de larga duracion

También disponible en: ChakshuGautam,muratcankoylan

Los agentes de IA desperdician tokens al volver a recuperar contexto perdido despues de una compresion agresiva. Esta habilidad ensena estrategias de resumido estructurado que preservan informacion critica mientras reducen los costos de tokens hasta en un 98%.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronce
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Usando "context-compression". Sesion de agente con 178 mensajes depurando errores de autenticacion

Resultado esperado:

  • Resumen estructurado creado con 5 secciones: Intencion de la Sesion, Causa Raiz, Archivos Modificados, Estado de Pruebas, Proximos Pasos
  • Ratio de compresion: 98.6% (89000 tokens a 1240 tokens)
  • Evaluacion de pruebas: 4.2/5 de precision en retencion de detalles tecnicos

Usando "context-compression". Comparacion de tres estrategias de compresion para tareas de codificacion

Resultado esperado:

  • Iterativo Anclado: 98.6% de compresion, 3.70 de puntuacion de calidad - Mejor para seguimiento de archivos
  • Regenerativo: 98.7% de compresion, 3.44 de puntuacion de calidad - Mejor equilibrio
  • Opaco: 99.3% de compresion, 3.35 de puntuacion de calidad - Mayor compresion, menor calidad

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 2/24/2026

All 16 static analysis findings are false positives. The skill contains only markdown documentation (SKILL.md, 271 lines) with no executable code. Detected patterns include markdown code block delimiters misidentified as shell execution, documentation URLs misidentified as network calls, and conceptual references misidentified as cryptographic implementations. No security risks identified.

1
Archivos escaneados
271
Líneas analizadas
0
hallazgos
1
Auditorías totales
No se encontraron problemas de seguridad
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
50
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Depurar sesiones de agente de larga duracion

Mantener el contexto a traves de sesiones de depuracion de mas de 100 mensajes mientras se rastrea modificaciones de archivos, mensajes de error y decisiones sin perder detalles tecnicos criticos.

Crear agentes de codificacion empresariales

Disenar gestion de contexto para agentes que trabajan con bases de codigo de mas de 5M de tokens, implementando compresion que preserva firmas de funciones, definiciones de tipos y decisiones arquitectonicas.

Evaluar la calidad de la compresion

Probar diferentes estrategias de compresion usando evaluacion basada en pruebas para medir precision, rastreo de artefactos y capacidad de continuacion antes de implementar en produccion.

Prueba estos prompts

Principiante: Disenar una plantilla de resumen estructurado 
Ayudame a disenar una plantilla de resumen estructurado para mis sesiones de agente de codificacion. Necesito secciones para rastrear archivos modificados, decisiones tomadas y proximos pasos. Mi agente trabaja principalmente con TypeScript y Redis.
Intermedio: Implementar disparadores de compresion 
Estoy construyendo un agente de codificacion que pierde contexto despues de 50 mensajes. Disena una estrategia de disparador de compresion usando el enfoque de ventana deslizante. Incluye criterios para cuando comprimir y como fusionar resúmenes incrementalmente.
Avanzado: Evaluar la calidad de la compresion 
Crea un marco de evaluacion basado en pruebas para mi sistema de compresion de contexto. Genera 20 preguntas de prueba en categorias de recuperacion, seguimiento de artefactos, continuacion y decisiones para probar si mis resúmenes preservan informacion critica.
Experto: Optimizar para bases de codigo grandes 
Disena un flujo de trabajo de compresion de tres fases para un proyecto de migracion de base de codigo de 5M de tokens. Incluye fase de investigacion comprimida hasta especificaciones, fase de planificacion hasta detalles de implementacion, y estrategias para usar artefactos de ejemplo como semillas de compresion.

Mejores prácticas

  • Usar secciones explicitas de resumen para modificaciones de archivos, decisiones y proximos pasos para prevenir pérdida silenciosa de informacion
  • Activar la compresion al 70-80% de utilizacion del contexto con fusion incremental en lugar de regeneracion completa
  • Probar la calidad de la compresion con preguntas de prueba antes de implementar en flujos de trabajo de produccion

Evitar

  • Optimizar para tokens-por-solicitud en lugar del costo total de tokens-por-tarea
  • Usar compresion opaca agresiva cuando el seguimiento de archivos es critico para la tarea
  • Regenerar resúmenes completos en cada compresion en lugar de fusionar incrementalmente

Preguntas frecuentes

Que ratio de compresion debo esperar para sesiones de agente de codificacion?
El resumido estructurado logra 98.6% de compresion mientras mantiene la calidad. Para una sesion de 89000 tokens, espera aproximadamente 1240 tokens despues de la compresion. Los metodos opacos alcanzan 99.3% pero pierden detalles tecnicos criticos.
Como saber si mi compresion esta perdiendo informacion importante?
Usar evaluacion basada en pruebas: hacer preguntas a tu agente sobre rutas de archivos, mensajes de errores y decisiones despues de la compresion. Si las respuestas son vagas o incorrectas, tu compresion esta perdiendo senal. Rastrear la frecuencia de recuperacion como indicador de calidad.
Que secciones debo incluir en un resumen estructurado para tareas de codificacion?
Incluir Intencion de Sesion, Archivos Modificados con cambios especificos, Decisiones Tomadas, Estado Actual con resultados de pruebas y Proximos Pasos. Estas secciones actúan como listas de verificacion que obligan al resumidor a preservar informacion critica.
Cuando debo comprimir el contexto de conversacion de mi agente?
Activar la compresion al 70-80% de utilizacion del contexto para un comportamiento predecible. La compresion en limites de tarea (en puntos logicos de finalizacion) produce resúmenes mas limpios pero tiene tiempo impredecible. Evitar esperar hasta alcanzar los limites del contexto.
Puede la compresion manejar cambios en bases de codigo de multiples archivos?
Si, pero el rastreo de rastros de artefactos es la dimension mas debil en todos los metodos (2.2-2.5 sobre 5.0). Usar secciones explicitas de archivos en resúmenes estructurados y consideracion de indexacion separada de artefactos para seguimiento critico del estado de archivos.
Es el resumido iterativo anclado mejor que los enfoques regenerativos?
Para sesiones de codificacion de larga duracion (mas de 100 mensajes), el resumido iterativo anclado es superior porque preserva informacion a traves de ciclos mediante fusion incremental. Los enfoques regenerativos pueden perder detalles cuando la revision completa del contexto no es factible.

Detalles del desarrollador

Autor

sickn33

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/context-compression

Ref.

main

Estructura de archivos

📄 SKILL.md