context-optimization
Optimizar Ventanas de Contexto
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Las ventanas de contexto limitan lo que los modelos de IA pueden procesar a la vez. Esta habilidad proporciona técnicas para maximizar la capacidad efectiva del contexto mediante compactación, enmascaramiento, optimización de caché KV y particionamiento, duplicando o triplicando efectivamente lo que tu IA puede manejar.
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Utilisation de "context-optimization". Utilización del contexto al 85%, la conversación se está volviendo lenta y costosa
Résultat attendu:
Compactación aplicada: se resumieron 20 mensajes anteriores en 3 decisiones clave, se redujo el contexto en 60%. Se activó enmascaramiento de observaciones en salidas de herramientas de los turnos 1-5.
Utilisation de "context-optimization". Necesidad de procesar un documento de 50 páginas con ventana de contexto de 32k
Résultat attendu:
Documento particionado en 4 secciones. Asignada cada una a un sub-agente aislado. Resultados agregados: todas las secciones procesadas, el resumen final cabe en 8k tokens.
Utilisation de "context-optimization". El prompt del sistema y definiciones de herramientas se repiten en cada solicitud
Résultat attendu:
Contexto reordenado: primero el prompt del sistema, luego definiciones de herramientas, luego la conversación. Logrado 75% de tasa de aciertos de caché, reduciendo la latencia en 40%.
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
Agentes de IA de Larga Duración
Construye agentes de IA de producción que mantengan el contexto durante sesiones extendidas sin alcanzar los límites de tokens
Procesamiento de Documentos Grandes
Procesa documentos más grandes que la ventana de contexto mediante particionamiento y agregación de resultados
Reducción de Costos
Reduce los costos de API minimizando el uso de tokens mediante estrategias de caché y compresión
Essayez ces prompts
Verifica la utilización actual del contexto. Si excede el 70%, aplica compactación resumiendo mensajes anteriores y preservando decisiones clave.
Para salidas de herramientas de hace 3+ turnos que ya cumplieron su propósito, reemplázalas con referencias compactas que contengan solo los hallazgos clave.
Reordena los elementos del contexto para maximizar aciertos de caché: coloca primero el prompt del sistema y definiciones de herramientas, luego el contenido reutilizable, y finalmente el contenido único.
Divide la tarea actual en subtareas independientes. Asigna cada una a un sub-agente separado con contexto aislado. Agrega los resultados después de que todas se completen.
Bonnes pratiques
- Mide antes de optimizar - establece el uso de tokens de línea base y métricas de rendimiento
- Aplica compactación antes del enmascaramiento - la resumen preserva más señal que la eliminación
- Diseña para estabilidad de caché - usa formato consistente y evita contenido dinámico en los prompts
Éviter
- Compresión agresiva - comprimir por debajo del 50% causa pérdida significativa de calidad
- Enmascaramiento de observaciones críticas - nunca enmascara datos necesarios para el razonamiento actual
- Ignorar monitoreo - la efectividad de la optimización degrada con el tiempo sin medición