context-optimization
컨텍스트 윈도우 최적화
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컨텍스트 윈도우는 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 양을 제한합니다. 이 스킬은 압축, 마스킹, KV-캐시 최적화, 파티셔닝을 통해 효과적인 컨텍스트 용량을 극대화하는 기법을 제공하여, AI 가 처리할 수 있는 양을 2 배에서 3 배까지 효과적으로 늘릴 수 있습니다.
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Utilisation de "context-optimization". 컨텍스트 활용도 85%, 대화가 점점 느려지고 비용이 많이 듬
Résultat attendu:
압축 적용: 이전 20 개 메시지를 3 개의 주요 결정으로 요약하여 컨텍스트를 60% 감소시킴. 1-5 회전의 도구 출력에 관찰 마스킹 트리거.
Utilisation de "context-optimization". undefined
Résultat attendu:
문서를 4 개 섹션으로 분할. 각각을 격리된 하위 에이전트에 할당. 결과 집계: 모든 섹션 처리 완료, 최종 요약이 8k 토큰에 적합.
Utilisation de "context-optimization". 시스템 프롬프트와 도구 정의가 모든 요청에 반복됨
Résultat attendu:
컨텍스트 재배열: 시스템 프롬프트 첫 번째, 도구 정의 그 다음, 대화 마지막. 75% 캐시 히트율 달성, 지연 시간 40% 감소.
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
장기 실행 AI 에이전트
토큰 제한에 도달하지 않고 확장된 세션 동안 컨텍스트를 유지하는 프로덕션 AI 에이전트 구축
대용량 문서 처리
문서를 분할하고 결과를 집계하여 컨텍스트 윈도우보다 큰 문서 처리
비용 절감
캐싱 및 압축 전략을 통해 토큰 사용량을 최소화하여 API 비용 절감
Essayez ces prompts
현재 컨텍스트 활용도를 확인하세요. 70% 를 초과하면 이전 메시지를 요약하고 주요 결정을 보존하여 압축을 적용하세요.
목적을 다한 3 회 이상 이전의 도구 출력에 대해 주요 발견만 포함된 간결한 참조로 교체하세요.
캐시 히트를 최대화하기 위해 컨텍스트 요소를 재배열하세요: 시스템 프롬프트와 도구 정의를 먼저, 재사용 가능한 콘텐츠를 그 다음, 고유한 콘텐츠를 마지막에 배치하세요.
현재 작업을 독립적인 하위 작업으로 분할하세요. 각각을 격리된 컨텍스트를 가진 별도의 하위 에이전트에 할당하세요. 모두 완료된 후 결과를 집계하세요.
Bonnes pratiques
- 최적화 전 측정 - 기본 토큰 사용량과 성능 지표 설정
- 마스킹 전 압축 적용 - 제거보다 요약이 더 많은 신호 보존
- 캐시 안정성 설계 - 프롬프트에서 일관된 서식 사용 및 동적 콘텐츠 피하기
Éviter
- 과도한 압축 - 50% 미만으로 압축하면 상당한 품질 손실 발생
- 중요 관찰 마스킹 - 현재 추론에 필요한 데이터를 마스킹하지 않음
- 모니터링 무시 - 측정 없이는 시간이 지남에 따라 최적화 효과 저하