context-management-context-restore
Restaurer le contexte IA avec la mémoire sémantique
Cette compétence aide les assistants IA à récupérer et reconstruire le contexte de projet dans des workflows complexes, permettant une continuation transparente des tâches longues sans perte d'informations critiques.
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Utilisation de "context-management-context-restore". Comment implémenter la restauration de contexte pour mon projet IA ?
Résultat attendu:
Pour implémenter la restauration de contexte, suivez ces étapes principales : 1) Identifiez votre emplacement de stockage de contexte (base de données vectorielle ou système de fichiers), 2) Choisissez le mode de restauration (complet/incrémental/diff), 3) Définissez le budget de tokens et le seuil de pertinence, 4) Appliquez les stratégies de récupération sémantique, 5) Validez le contexte restauré par rapport à la base de code. Souhaitez-vous que je détaille une étape spécifique ?
Utilisation de "context-management-context-restore". Quelles stratégies aident à maintenir la qualité du contexte ?
Résultat attendu:
Les stratégies clés incluent : la recherche vectorielle sémantique avec similarité cosinus, le score de pertinence multi-étapes avec décroissance temporelle, le chargement incrémental de contexte pour gérer les budgets de tokens, et les signatures cryptographiques de contexte pour la vérification d'intégrité. Souhaitez-vous des conseils d'implémentation détaillés pour l'une d'entre elles ?
Audit de sécurité
SûrThis skill is a documentation/guide file containing no executable code. Static findings for 'external_commands' and 'weak cryptographic algorithm' are false positives - the flagged lines contain markdown documentation, code examples in fenced blocks, and YAML frontmatter, not actual shell execution or cryptographic implementations.
Problèmes à risque élevé (2)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Reprendre des projets IA complexes
Lorsque vous revenez sur un projet IA de longue durée après une interruption, utilisez cette compétence pour reconstruire le contexte complet, y compris les décisions, l'architecture et l'état actuel.
Transfert de connaissances inter-projets
Transférez des connaissances sémantiques et du contexte entre projets connexes, en maintenant la cohérence et en préservant les décisions architecturales.
Coordination de workflows multi-agents
Permettez à plusieurs agents IA de partager et restaurer le contexte, en maintenant des traces de décisions cohérentes dans des workflows collaboratifs complexes.
Essayez ces prompts
Je dois restaurer le contexte pour le projet [project-name]. Le contexte est stocké à [storage-location]. Veuillez me guider à travers le processus de restauration en utilisant le mode de restauration complète.
Aidez-moi à implémenter la restauration incrémentale de contexte pour mon projet. Je veux mettre à jour uniquement les composants modifiés depuis ma dernière session.
Je dois récupérer un contexte spécifique sur [topic] depuis mon projet. Montrez-moi comment utiliser la recherche vectorielle sémantique pour trouver les informations les plus pertinentes.
Guidez-moi à travers la validation du contexte restauré par rapport à la base de code actuelle. Je veux assurer la cohérence et l'intégrité avant de continuer le travail.
Bonnes pratiques
- Validez toujours le contexte restauré par rapport à la base de code actuelle avant de continuer le travail
- Utilisez des seuils de similarité sémantique (0.75+) pour filtrer les composants de contexte non pertinents
- Implémentez des mises à jour incrémentales au lieu d'une restauration complète lorsque possible pour économiser des tokens
Éviter
- Restaurer le contexte complet sans filtrage de pertinence - entraîne un dépassement de tokens
- Ignorer la validation du contexte - peut réintroduire des informations obsolètes ou incohérentes
- Ignorer les limites de budget de tokens - cause une troncation de contexte et une perte d'informations