Compétences context-compression
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context-compression

Sûr

장기 실행 세션을 위한 AI 컨텍스트 압축 최적화

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AI 에이전트는 공격적인 압축 후 손실된 컨텍스트를 다시 가져오면서 토큰을 낭비합니다. 이 스킬은 중요한 정보를 보존하면서 토큰 비용을 최대 98%까지 줄이는 구조화된 요약 전략을 알려줍니다.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "context-compression". 인증 오류를 디버깅하는 178개 메시지의 에이전트 세션

Résultat attendu:

  • 5개 섹션으로 구성된 구조화된 요약 생성: 세션 의도, 근본 원인, 수정된 파일, 테스트 상태, 다음 단계
  • 압축률: 98.6% (89000토큰에서 1240토큰으로)
  • 프로브 평가: 기술 세부정보 보존 정확도 4.2/5

Utilisation de "context-compression". 코딩 작업을 위한 세 가지 압축 전략 비교

Résultat attendu:

  • 앵커링된 반복: 98.6% 압축, 3.70 품질 점수 - 파일 추적에 최적
  • 재생성: 98.7% 압축, 3.44 품질 점수 - 균형 잡힨
  • 불투명: 99.3% 압축, 3.35 품질 점수 - 최고 압축, 최저 품질

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All 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.

1
Fichiers analysés
271
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

장기 실행 에이전트 세션 디버깅

중요한 기술 세부정보를 잃지 않으면서 100개 이상의 메시지 디버깅 세션 전반에서 파일 수정, 오류 메시지, 의사결정을 추적합니다.

엔터프라이즈 코딩 에이전트 구축

500만 토큰 이상의 코드베이스로 작업하는 에이전트를 위한 컨텍스트 관리를 설계하고, 함수 시그니처, 타입 정의, 아키텍처 결정을 보존하는 압축을 구현합니다.

압축 품질 평가

프로브 기반 평가를 사용하여 다양한 압축 전략을 테스트하고, 프로덕션 배포 전에 정확도, 아티팩트 추적, 연속성을 측정합니다.

Essayez ces prompts

초급: 구조화된 요약 템플릿 설계 
코딩 에이전트 세션을 위한 구조화된 요약 템플릿을 설계해주세요. 수정된 파일, 내린 결정, 다음 단계를 추적하기 위한 섹션이 필요합니다. 제 에이전트는 주로 TypeScript와 Redis로 작업합니다.
중급: 압축 트리거 구현 
50개의 메시지 후에 컨텍스트를 잃는 코딩 에이전트를 구축 중입니다. 슬라이딩 윈도우 접근 방식을 사용하여 압축 트리거 전략을 설계해주세요. 언제 압축할지, 요약을 점진적으로 병합하는 방법에 대한 기준을 포함해주세요.
고급: 압축 품질 평가 
컨텍스트 압축 시스템을 위한 프로브 기반 평가 프레임워크를 만들어주세요. 요약이 중요한 정보를 보존하는지 테스트하기 위해 재현, 아티팩트 추적, 연속성, 결정 카테고리에 걸쳐 20개의 프로브 질문을 생성해주세요.
전문가: 대형 코드베이스 최적화 
500만 토큰 코드베이스 마이그레이션 프로젝트를 위한 3단계 압축 워크플로우를 설계해주세요. 사양에 대한 연구 단계 압축, 구현 세부정보에 대한 계획 단계, 압축 시드로 예제 아티팩트를 사용하는 전략을 포함해주세요.

Bonnes pratiques

  • 조용한 정보 손실을 방지하기 위해 파일 수정, 결정, 다음 단계를 위한 명시적인 요약 섹션 ���용
  • 전체 재생성 대신 점진적 병합을 통해 70-80% 컨텍스트 활용률에서 압축 트리거
  • 프로덕션 워크플로우에 배포하기 전에 프로브 질문으로 ���축 품질 테스트

Éviter

  • 작업당 총 토큰 비용 대신 요청당 토큰 최적화
  • 파일 추적이 작업에 중요할 때 공격적인 불투명 압축 사용
  • 점진적 병합 대신 각 압축 시 전체 요약 재생성

Foire aux questions

코딩 에이전트 세션의 예상 압축률은 얼마입니까?
구조화된 요약은 품질을 유지하면서 98.6%의 압축률을 달성합니다. 89000토큰 세션의 경우 압축 후 약 1240토큰을 예상할 수 있습니다. 불투명 방식은 99.3%에 도달하지만 중요한 기술 세부정보를 잃습니다.
압축이 중요한 정보를 잃고 있는지 어떻게 알 수 있습니까?
프로브 기반 평가를 사용하세요: 압축 후 에이전트에게 파일 경로, 오류 메시지, 결정에 대해 질문하세요. 답변이 모호하거나 incorrect이면 압축이 신호를 잃는 것입니다. 재가져오기 빈도를 품질 지표로 추적하세요.
코딩 작업을 위한 구조화된 요약에 어떤 섹션을 포함해야 합니까?
세션 의도, 구체적인 변경 사항이 포함된 수정된 파일, 내린 결정, 테스트 결과가 포함된 현재 상태, 다음 단계를 포함하세요. 이 섹션들은 요약 생성자가 중요한 정보를 보존하도록 강제하는 체크리스트 역할을 합니다.
에이전트 대화 컨텍스트를 언제 압축해야 합니까?
예측 가능한 동��을 위해 70-80% 컨텍스트 활용률에서 압축을 트리거하세요. 작업 경계 압축(논리적 완료 지점)은 더 깔끔한 요약을 생성하지만 시점이 예측 불가능합니다. 컨텍스트 한계에 도달할 때까지 기다리는 것은 피하세요.
압축이 다중 파일 코드베이스 변경을 처리할 수 있습니까?
네, 하지만 아티팩트 추적 추적은 모든 방식에서 가장 약한 차원입니다(5.0점 만점에 2.2-2.5점). 구조화된 요약에서 명시적인 파일 섹션을 사용하고 중요한 파일 상태 추적을 위해 별도의 아티팩트 인덱싱을 고려하세요.
앵커링된 반복 요약이 재생성 방식보다 낫습니까?
장기 실행 코딩 세션(100개 이상의 메시지)의 경우 점진적 병합을 통해 주기 전반에 정보를 보존하므로 앵커링된 반복 방식이 우수합니다. 전체 컨텍스트 검토가 불가능할 때 재생성 방식은 세부정보를 잃을 수 있습니다.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/context-compression

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md