context-optimization
Optimiser les Fenêtres de Contexte
Également disponible depuis: ChakshuGautam,muratcankoylan,Asmayaseen
Les fenêtres de contexte limitent ce que les modèles d'IA peuvent traiter à la fois. Cette compétence fournit des techniques pour maximiser la capacité de contexte effective grâce à la compaction, au masquage, à l'optimisation du cache KV et au partitionnement, doublant ou triplant efficacement ce que votre IA peut gérer.
Télécharger le ZIP du skill
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "context-optimization". Utilisation du contexte à 85%, la conversation devient lente et coûteuse
Résultat attendu:
Compaction appliquée : résumé de 20 messages précédents en 3 décisions clés, réduction du contexte de 60%. Masquage d'observation déclenché sur les sorties d'outils des tours 1-5.
Utilisation de "context-optimization". Besoin de traiter un document de 50 pages avec une fenêtre de contexte de 32k
Résultat attendu:
Document partitionné en 4 sections. Chaque section assignée à un sous-agent isolé. Résultats agrégés : toutes les sections traitées, résumé final tient dans 8k jetons.
Utilisation de "context-optimization". Le prompt système et les définitions d'outils se répètent dans chaque requête
Résultat attendu:
Contexte réorganisé : prompt système en premier, puis définitions d'outils, puis conversation. Taux de hit de cache de 75% atteint, réduisant la latence de 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
Agents IA à Long Terme
Créer des agents IA de production qui maintiennent le contexte sur des sessions prolongées sans atteindre les limites de jetons
Traitement de Grands Documents
Traiter des documents plus grands que la fenêtre de contexte en partitionnant et en agrégeant les résultats
Réduction des Coûts
Réduire les coûts API en minimisant l'utilisation des jetons grâce à des stratégies de mise en cache et de compression
Essayez ces prompts
Vérifier l'utilisation actuelle du contexte. Si elle dépasse 70%, appliquer la compaction en résumant les messages plus anciens et en préservant les décisions clés.
Pour les sorties d'outils datant de 3 tours ou plus qui ont servi leur objectif, les remplacer par des références compactes contenant uniquement les résultats clés.
Réordonner les éléments de contexte pour maximiser les hits de cache : placer d'abord le prompt système et les définitions d'outils, puis le contenu réutilisable, et enfin le contenu unique.
Diviser la tâche actuelle en sous-tâches indépendantes. Assigner chacune à un sous-agent séparé avec un contexte isolé. Agréger les résultats après completion.
Bonnes pratiques
- Mesurer avant d'optimiser - établir l'utilisation de base des jetons et les métriques de performance
- Appliquer la compaction avant le masquage - la résumé préserve plus de signal que la suppression
- Concevoir pour la stabilité du cache - utiliser un formatage cohérent et éviter le contenu dynamique dans les prompts
Éviter
- Compression agressive - compresser en dessous de 50% cause une perte de qualité significative
- Masquer les observations critiques - ne jamais masquer les données nécessaires au raisonnement actuel
- Ignorer la surveillance - l'efficacité de l'optimisation se dégrade avec le temps sans mesure