context-optimization
コンテキストウィンドウの最適化
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コンテキストウィンドウは AI モデルが一度に処理できる容量を制限します。このスキルは、圧縮、マスキング、KV キャッシュ最適化、パーティショニングを通じて実効コンテキスト容量を最大化する手法を提供し、AI が扱える容量を実質的に 2 倍または 3 倍に拡張します。
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Utilisation de "context-optimization". コンテキスト利用率 85%、会話が徐々に遅く高価になっている
Résultat attendu:
圧縮を適用：過去の 20 メッセージを 3 つの重要な決定に要約し、コンテキストを 60% 削減。ターン 1〜5 のツール出力に観察マスキングを発動。
Utilisation de "context-optimization". 32k コンテキストウィンドウで 50 ページのドキュメントを処理する必要がある
Résultat attendu:
ドキュメントを 4 セクションにパーティショニング。それぞれを分離されたサブエージェントに割り当て。結果を集約：全セクション処理完了、最終要約は 8k トークンに収まる。
Utilisation de "context-optimization". システムプロンプトとツール定義がすべてのリクエストで繰り返される
Résultat attendu:
コンテキストを並べ替え：システムプロンプトを最初に、次にツール定義、その後会話。75% のキャッシュヒット率を達成し、レイテンシを 40% 削減。
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
長時間稼働する AI エージェント
トークン制限に達することなく長時間セッションにわたりコンテキストを維持する本番環境の AI エージェントを構築する
大規模ドキュメント処理
コンテキストウィンドウより大きいドキュメントをパーティショニングおよび結果の集約により処理する
コスト削減
キャッシングと圧縮戦略によりトークン使用量を最小化して API コストを削減する
Essayez ces prompts
現在のコンテキスト利用率を確認する。70% を超える場合、古いメッセージを要約し重要な決定を保持することで圧縮を適用する。
3 ターン以上前のもので役目を終えたツール出力について、主要な発見のみを含む簡潔な参照に置き換える。
コンテキスト要素を並べ替えてキャッシュヒットを最大化する：システムプロンプトとツール定義を最初に配置し、次に再利用可能なコンテンツ、最後にユニークなコンテンツを配置する。
現在のタスクを独立したサブタスクに分割する。それぞれを分離されたコンテキストを持つ個別のサブエージェントに割り当てる。全て完了後に結果を集約する。
Bonnes pratiques
- 最適化する前に測定 - ベースラインのトークン使用量とパフォーマンスメトリクスを確立する
- マスキングの前に圧縮を適用 - 要約は削除よりも多くの信号を保持する
- キャッシュの安定性を設計 - 一貫したフォーマットを使用し、プロンプト内の動的コンテンツを避ける
Éviter
- 積極的な圧縮 - 50% 未満への圧縮は大幅な品質低下を引き起こす
- 重要な観察のマスキング - 現在の推論に必要なデータをマスキングしてはならない
- 監視の無視 - 最適化の効果は測定なしでは時間とともに低下する