Compétences context-compression
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context-compression

Sûr

Otimizar compressão de contexto de IA para sessões de longa duração

Également disponible depuis: ChakshuGautam,muratcankoylan

Agentes de IA desperdiçam tokens buscando novamente contexto perdido após compressão agressiva. Esta habilidade ensina estratégias de sumarização estruturada que preservam informações críticas enquanto reduzem custos de tokens em até 98%.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "context-compression". Sessão de agente com 178 mensagens depurando erros de autenticação

Résultat attendu:

  • Resumo estruturado criado com 5 seções: Intenção da Sessão, Causa Raiz, Arquivos Modificados, Status do Teste, Próximos Passos
  • Taxa de compressão: 98,6% (89000 tokens para 1240 tokens)
  • Avaliação da sonda: 4,2/5 de precisão na retenção de detalhes técnicos

Utilisation de "context-compression". Comparação de três estratégias de compressão para tarefas de codificação

Résultat attendu:

  • Iterativa Ancorada: 98,6% compressão, 3,70 pontuação de qualidade - Melhor para rastreamento de arquivos
  • Regenerativa: 98,7% compressão, 3,44 pontuação de qualidade - Bom equilíbrio
  • Opaca: 99,3% compressão, 3,35 pontuação de qualidade - Maior compressão, menor qualidade

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

Depurar sessões de agente de longa duração

Manter contexto através de sessões de depuração com 100+ mensagens enquanto rastreia modificações de arquivos, mensagens de erro e decisões sem perder detalhes técnicos críticos.

Construir agentes de codificação empresariais

Projetar gerenciamento de contexto para agentes trabalhando com bases de código de 5M+ tokens, implementando compressão que preserva assinaturas de funções, definições de tipo e decisões arquiteturais.

Avaliar qualidade da compressão

Testar diferentes estratégias de compressão usando avaliação baseada em sondas para medir precisão, rastreamento de artefatos e capacidade de continuação antes de implantar em produção.

Essayez ces prompts

Iniciante: Projetar um modelo de resumo estruturado 
Ajude-me a projetar um modelo de resumo estruturado para minhas sessões de agente de codificação. Preciso de seções para rastrear arquivos modificados, decisões tomadas e próximos passos. Meu agente trabalha principalmente com TypeScript e Redis.
Intermediário: Implementar gatilhos de compressão 
Estou construindo um agente de codificação que perde contexto após 50 mensagens. Projete uma estratégia de gatilho de compressão usando a abordagem de janela deslizante. Inclua critérios para quando comprimir e como mesclar resumos incrementalmente.
Avançado: Avaliar qualidade da compressão 
Crie uma estrutura de avaliação baseada em sondas para meu sistema de compressão de contexto. Gere 20 perguntas-sonda através das categorias recall, rastreamento de artefatos, continuação e decisões para testar se meus resumos preservam informações críticas.
Especialista: Otimizar para bases de código grandes 
Projete um fluxo de trabalho de compressão em três fases para um projeto de migração de base de código de 5M tokens. Inclua compressão da fase de pesquisa até especificação, fase de planejamento até detalhes de implementação e estratégias para usar artefatos de exemplo como sementes de compressão.

Bonnes pratiques

  • Use seções de resumo explícitas para modificações de arquivo, decisões e próximos passos para prevenir perda silenciosa de informações
  • Acione compressão em 70-80% de utilização de contexto com mesclagem incremental em vez de regeneração completa
  • Teste qualidade da compressão com perguntas-sonda antes de implantar em fluxos de trabalho de produção

Éviter

  • Otimizar para tokens-por-requisição em vez de custo total tokens-por-tarefa
  • Usar compressão opaca agressiva quando rastreamento de arquivos é crítico para a tarefa
  • Regenerar resumos completos em cada compressão em vez de mesclar incrementalmente

Foire aux questions

Qual taxa de compressão devo esperar para sessões de agente de codificação?
Sumarização estruturada alcança 98,6% de compressão mantendo qualidade. Para uma sessão de 89000 tokens, espere aproximadamente 1240 tokens após compressão. Métodos opacos alcançam 99,3% mas perdem detalhes técnicos críticos.
Como sei se minha compressão está perdendo informações importantes?
Use avaliação baseada em sondas: faça perguntas ao seu agente sobre caminhos de arquivo, mensagens de erro e decisões após compressão. Se respostas forem vagas ou incorretas, sua compressão perde sinal. Rastreie frequência de re-busca como indicador de qualidade.
Quais seções devo incluir em um resumo estruturado para tarefas de codificação?
Inclua Intenção da Sessão, Arquivos Modificados com mudanças específicas, Decisões Tomadas, Estado Atual com resultados de teste e Próximos Passos. Estas seções atuam como listas de verificação que forçam o sumarizador a preservar informações críticas.
Quando devo comprimir o contexto da conversa do meu agente?
Acione compressão em 70-80% de utilização de contexto para comportamento previsível. Compressão no limite da tarefa (em pontos de conclusão lógica) produz resumos mais limpos mas tem timing imprevisível. Evite esperar até que limites de contexto sejam atingidos.
Compressão pode lidar com mudanças de base de código em múltiplos arquivos?
Sim, mas rastreamento de trilha de artefatos é a dimensão mais fraca através de todos os métodos (2,2-2,5 de 5,0). Use seções explícitas de arquivo em resumos estruturados e considere indexação separada de artefatos para rastreamento crítico de estado de arquivo.
Sumarização iterativa ancorada é melhor que abordagens regenerativas?
Para sessões de codificação de longa duração (100+ mensagens), iterativa ancorada é superior porque preserva informações através de ciclos através de mesclagem incremental. Abordagens regenerativas podem perder detalhes quando revisão completa de contexto não é viável.

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