context-compression
長時間実行セッション向け AI コンテキスト圧縮の最適化
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AI エージェントは、積極的な圧縮後に失われたコンテキストを再取得する際にトークンを無駄に消費しています。このスキルでは、重要な情報を保持しながらトークンコストを最大 98% 削減する構造化された要約戦略を学びます。
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Utilisation de "context-compression". 認証エラーのデバッグに関する 178 件のメッセージを含むエージェントセッション
Résultat attendu:
- セッションの意図、根本原因、変更されたファイル、テストステータス、次のステップの 5 セクションを含む構造化要約を作成
- 圧縮率：98.6%（89000 トークンから 1240 トークン）
- プローブ評価：技術的詳細保持の精度 4.2/5
Utilisation de "context-compression". コーディングタスク向けの 3 つの圧縮戦略の比較
Résultat attendu:
- アンカー反復法：98.6% 圧縮、品質スコア 3.70 - ファイル追跡に最適
- 再生法：98.7% 圧縮、品質スコア 3.44 - バランスが良い
- 不透明法：99.3% 圧縮、品質スコア 3.35 - 最高圧縮率、最低品質
Audit de sécurité
SûrAll 16 static analysis findings are false positives. The skill contains only markdown documentation (SKILL.md, 271 lines) with no executable code. Detected patterns include markdown code block delimiters misidentified as shell execution, documentation URLs misidentified as network calls, and conceptual references misidentified as cryptographic implementations. No security risks identified.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
長時間実行エージェントセッションのデバッグ
100 件以上のメッセージを含むデバッグセッションにおいて、重要な技術的詳細を失うことなく、ファイル変更、エラーメッセージ、決定を追跡しながらコンテキストを維持します。
企業向けコーディングエージェントの構築
500 万トークン以上のコードベースで作業するエージェント向けに、関数シグネチャ、型定義、アーキテクチャ上の決定を保持するコンテキスト管理を設計します。
圧縮品質の評価
本番環境へのデプロイ前に、プローブベース評価を使用して精度、アーティファクト追跡、継続機能を測定し、さまざまな圧縮戦略をテストします。
Essayez ces prompts
コーディングエージェントセッション用の構造化要約テンプレートを設計するのを手伝ってください。変更されたファイル、下された決定、次のステップを追跡するセクションが必要です。私のエージェントは主に TypeScript と Redis で作業します。
50 件メッセージ後にコンテキストが失われるコーディングエージェントを構築しています。スライディングウィンドウアプローチを使用した圧縮トリガー戦略を設計してください。圧縮のタイミングと要約を段階的にマージする方法の基準を含めてください。
コンテキスト圧縮システムのためのプローブベース評価フレームワークを作成してください。要約が重要な情報を保持しているかテストするために、想起、アーティファクト追跡、継続、決定のカテゴリにわたって 20 件のプローブ質問を生成してください。
500 万トークンのコードベース移行プロジェクト向けの 3 段階圧縮ワークフローを設計してください。研究フェーズの圧縮から仕様へ、計画フェーズから実装詳細へ、そして例としてのアーティファクトを圧縮シードとして使用する戦略を含めてください。
Bonnes pratiques
- 情報のサイレントな損失を防ぐために、ファイル変更、決定、次のステップのための明示的な要約セクションを使用する
- 完全な再生成ではなく段階的なマージにより、コンテキスト使用率 70-80% で圧縮をトリガーする
- 本番ワークフローにデプロイする前に、プローブ質問で圧縮品質をテストする
Éviter
- トークンパータスクの総コストではなくトークンパーリクエストを最適化する
- ファイル追跡がタスクに重要である場合に積極的な不透明圧縮を使用する
- 段階的にマージする代わりに、各圧縮で完全な要約を再生成する