Compétences context-window-management
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context-window-management

Sûr

Dominio de la Gestión de Ventana de Contexto de LLM

Las conversaciones largas y los prompts complejos abruman a los LLMs, causando pérdida de información y respuestas deficientes. Esta habilidad enseña la curación estratégica del contexto, optimización de tokens y resumido inteligente para mantener interacciones de IA de alta calidad.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "context-window-management". Una conversación de 50 mensajes sobre implementar un nuevo sistema de autenticación que ha excedido la ventana de contexto

Résultat attendu:

Resumen condensado de 200 tokens preservando: método de autenticación elegido (OAuth 2.0 con JWT), decisiones de esquema de base de datos, requisitos de seguridad, línea de tiempo de implementación y tres tareas de integración pendientes

Utilisation de "context-window-management". Sesión de investigación analizando productos de competidores con extensas comparaciones de características

Résultat attendu:

Contexto priorizado con resumen ejecutivo al inicio, tablas de comparación detalladas en el medio y recomendaciones accionables al final - reduciendo el conteo de tokens en un 40 por ciento mientras mejora la claridad

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All static analyzer findings are false positives. The backtick characters at line 54 are Markdown inline code formatting for skill references, not shell command execution. No cryptographic algorithms exist in the document. This is a documentation-only skill providing educational guidance on context window management with no executable code, external commands, or network access.

1
Fichiers analysés
58
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Asistente de Documentación Técnica de Formato Largo

Mantener conversaciones coherentes de múltiples sesiones sobre bases de código complejas resumiendo estratégicamente discusiones previas mientras se preservan decisiones arquitectónicas críticas y detalles de implementación

Gestión de Conversaciones de Soporte al Cliente

Manejar consultas de alto volumen de clientes eliminando inteligentemente problemas resueltos mientras se retiene contexto sobre problemas actuales, preferencias del cliente e historial de escalamiento

Flujo de Trabajo de Investigación y Análisis

Sintetizar conocimientos de sesiones de investigación largas priorizando hallazgos clave y notas de metodología mientras se descartan callejones sin salida exploratorios y rutas de análisis redundantes

Essayez ces prompts

Resumen de Contexto Básico 
Resume los puntos clave de nuestra conversación hasta ahora. Enfócate en las decisiones tomadas, preguntas abiertas y elementos de acción. Mantén el resumen por debajo de 500 tokens mientras preservas toda la información crítica necesaria para continuar nuestro trabajo.
Recorte Estratégico de Contexto 
Revisa nuestro historial de conversación e identifica qué secciones pueden condensarse o eliminarse de forma segura. Prioriza mantener: intercambios recientes, temas no resueltos y detalles técnicos específicos. Resume o elimina: tangentas de lluvia de ideas, problemas resueltos y discusiones genéricas.
Optimización de Posición Serial 
Reorganiza el siguiente contexto para colocar la información más crítica al principio y al final. Agrupa temas relacionados. Mueve detalles de soporte a las secciones intermedias. Esto optimiza para el efecto de posición serial en la atención del LLM.
Transferencia de Contexto Multi-Sesión 
Crea un documento de transferencia de contexto que capture: estado actual del proyecto, decisiones clave con rationale, tareas pendientes con prioridades, especificaciones técnicas relevantes y restricciones conocidas. Da formato para inserción fácil en una nueva conversación mientras mantienes continuidad completa.

Bonnes pratiques

  • Coloca instrucciones y restricciones críticas al principio de tu contexto para asegurar que reciban máxima atención del modelo
  • Resume el historial de conversación periódicamente basándote en importancia y relevancia, no solo en antigüedad - algo de contexto antiguo sigue siendo más valioso que intercambios recientes
  • Usa marcadores de sección explícitos y formato estructurado para ayudar al modelo a analizar y recuperar información relevante eficientemente de contextos grandes

Éviter

  • Agregar todo el historial de conversación sin curación lleva a inflación de contexto donde detalles importantes se pierden en contenido verboso de bajo valor
  • Asumir que el modelo recuerda todo igualmente bien - la posición del contexto importa significativamente con atención degradada a las secciones intermedias
  • Usar truncamiento uniforme que corta el contexto más reciente, perdiendo información crítica sobre el estado de la tarea actual y temas no resueltos

Foire aux questions

¿Qué sucede cuando excedo el límite de la ventana de contexto?
El modelo no puede procesar tokens más allá de su ventana de contexto. Las solicitudes pueden fallar por completo o el contenido anterior se elimina silenciosamente. La gestión proactiva del contexto previene esto resumiendo o recortando antes de alcanzar los límites.
¿Cómo decido qué contexto mantener versus resumir?
Prioriza por importancia para las tareas actuales, no por actualización. Mantén detalles técnicos específicos, decisiones con rationale y elementos no resueltos. Resume lluvia de ideas, discusiones resueltas y conversaciones genéricas.
¿Qué es el efecto de posición serial en el contexto de LLM?
Los LLMs muestran mayor atención al contenido al principio y al final de las ventanas de contexto, con rendimiento degradado en información en el medio. La ubicación estratégica del contenido crítico mejora el rendimiento del modelo.
¿Puedo usar esta habilidad con cualquier modelo de IA?
Sí, los principios de gestión de contexto se aplican universalmente a través de Claude, Codex y otros LLMs. Sin embargo, los límites de tokens específicos y los patrones de atención varían por modelo - consulta la documentación de tu modelo para detalles.
¿Con qué frecuencia debo resumir el contexto de la conversación?
Resume proactivamente cuando alcances el 50-75 por ciento de tu ventana de contexto, antes de transiciones de temas principales o en puntos de control naturales de la conversación. Esperar hasta estar cerca del límite arriesga perder información crítica.
¿Resumir el contexto pierde detalles importantes?
Alguna pérdida de detalles es inevitable, pero el resumido estratégico preserva lo esencial mientras elimina ruido. Enfócate en decisiones, rationale, especificaciones y elementos de acción. Siempre puedes recuperar el historial completo si necesitas detalles específicos.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

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

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md