Compétences context-window-management
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context-window-management

Sûr

Maîtriser la gestion de la fenêtre de contexte des LLM

Les longues conversations et les invites complexes submergent les LLM, entraînant une perte d'informations et des réponses médiocres. Cette compétence enseigne la curation stratégique du contexte, l'optimisation des jetons et la synthèse intelligente pour maintenir des interactions IA de haute qualité.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "context-window-management". Une conversation de 50 messages sur la mise en œuvre d'un nouveau système d'authentification qui a dépassé la fenêtre de contexte

Résultat attendu:

Résumé condensé de 200 jetons préservant : méthode d'authentification choisie (OAuth 2.0 avec JWT), décisions de schéma de base de données, exigences de sécurité, calendrier de mise en œuvre et trois tâches d'intégration en attente

Utilisation de "context-window-management". Session de recherche analysant les produits concurrents avec des comparaisons de fonctionnalités approfondies

Résultat attendu:

Contexte priorisé avec un résumé exécutif au début, des tableaux de comparaison détaillés au milieu et des recommandations actionnables à la fin - réduisant le nombre de jetons de 40 % tout en améliorant la clarté

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

Assistant pour la documentation technique longue

Maintenir des conversations cohérentes multi-sessions sur des bases de code complexes en synthétisant stratégiquement les discussions précédentes tout en préservant les décisions architecturales critiques et les détails de mise en œuvre

Gestion des conversations du support client

Gérer un volume élevé de demandes clients en réduisant intelligemment les problèmes résolus tout en conservant le contexte des problèmes en cours, des préférences client et de l'historique des escalades

Workflow de recherche et d'analyse

Synthétiser les insights de sessions de recherche longues en priorisant les conclusions clés et les notes méthodologiques tout en éliminant les impasses exploratoires et les chemins d'analyse redondants

Essayez ces prompts

Synthèse de contexte de base 
Résumez les points clés de notre conversation jusqu'à présent. Concentrez-vous sur les décisions prises, les questions en suspens et les éléments d'action. Gardez le résumé sous 500 jetons tout en préservant toutes les informations critiques nécessaires pour continuer notre travail.
Réduction stratégique du contexte 
Examinez notre historique de conversation et identifiez les sections qui peuvent être condensées ou supprimées en toute sécurité. Priorisez le maintien : les échanges récents, les sujets non résolus et les détails techniques spécifiques. Synthétisez ou supprimez : les tangentes de brainstorming, les problèmes résolus et les discussions génériques.
Optimisation de la position séquentielle 
Réorganisez le contexte suivant pour placer les informations les plus critiques au début et à la fin. Regroupez les sujets connexes. Déplacez les détails de support vers les sections du milieu. Cela optimise l'effet de position séquentielle dans l'attention du LLM.
Relais de contexte multi-session 
Créez un document de relais de contexte qui capture : l'état actuel du projet, les décisions clés avec leur justification, les tâches en attente avec leurs priorités, les spécifications techniques pertinentes et les contraintes connues. Formatez pour une insertion facile dans une nouvelle conversation tout en maintenant une continuité complète.

Bonnes pratiques

  • Placez les instructions et contraintes critiques au tout début de votre contexte pour assurer qu'elles reçoivent une attention maximale de la part du modèle
  • Synthétisez périodiquement l'historique des conversations en fonction de l'importance et de la pertinence, et pas seulement de l'ancienneté - certains anciens contextes restent plus précieux que les échanges récents
  • Utilisez des marqueurs de section explicites et un formatage structuré pour aider le modèle à analyser et récupérer efficacement les informations pertinentes à partir de contextes volumineux

Éviter

  • Ajouter tout l'historique des conversations sans curation conduit à un gonflement du contexte où les détails importants se perdent dans un contenu verbeux à faible valeur
  • Supposer que le modèle se souvient de tout aussi bien - la position du contexte compte considérablement avec une attention dégradée pour les sections du milieu
  • Utiliser une troncature uniforme qui coupe le contexte le plus récent, perdant ainsi des informations critiques sur l'état actuel de la tâche et les problèmes non résolus

Foire aux questions

Que se passe-t-il lorsque je dépasse la limite de la fenêtre de contexte ?
Le modèle ne peut pas traiter les jetons au-delà de sa fenêtre de contexte. Les requêtes peuvent échouer entièrement, ou le contenu précédent est silencieusement supprimé. La gestion proactive du contexte prévient cela en synthétisant ou en réduisant avant d'atteindre les limites.
Comment décider quel contexte conserver par rapport à ce qu'il faut synthétiser ?
Priorisez par importance pour les tâches actuelles, et non par récence. Gardez les détails techniques spécifiques, les décisions avec leur justification et les éléments non résolus. Synthétisez le brainstorming, les discussions résolues et les conversations génériques.
Qu'est-ce que l'effet de position séquentielle dans le contexte des LLM ?
Les LLM montrent une attention plus forte au contenu au début et à la fin des fenêtres de contexte, avec des performances dégradées sur les informations au milieu. Le placement stratégique du contenu critique améliore les performances du modèle.
Puis-je utiliser cette compétence avec n'importe quel modèle d'IA ?
Oui, les principes de gestion du contexte s'appliquent universellement à Claude, Codex et autres LLM. Cependant, les limites spécifiques de jetons et les modèles d'attention varient selon le modèle - consultez la documentation de votre modèle pour les détails.
À quelle fréquence dois-je synthétiser le contexte de la conversation ?
Synthétisez de mani��re proactive lorsque vous atteignez 50 à 75 % de votre fenêtre de contexte, avant les transitions majeures de sujets, ou aux points de contrôle naturels de la conversation. Attendre d'être proche de la limite risque de perdre des informations critiques.
La synthèse du contexte perd-elle des détails importants ?
Une certaine perte de détails est inévitable, mais la synthèse stratégique préserve l'essentiel tout en éliminant le bruit. Concentrez-vous sur les décisions, la justification, les spécifications et les éléments d'action. Vous pouvez toujours récupérer l'historique complet si nécessaire pour des détails spécifiques.

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