context-degradation
Detectar Degradação de Contexto em LLMs
Également disponible depuis: muratcankoylan,ChakshuGautam,Asmayaseen
Modelos de linguagem exibem degradação previsível de desempenho à medida que o comprimento do contexto aumenta. Esta skill ajuda a diagnosticar padrões de lost-in-middle, poisoning, distraction e clash para construir sistemas de IA mais confiáveis.
Télécharger le ZIP du skill
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "context-degradation". Conversation has 60000 tokens. Agent started producing incorrect summaries after turn 20.
Résultat attendu:
Analysis: Context degradation detected. The lost-in-middle phenomenon is likely causing the agent to miss key information from the middle of context. Recommendation: Apply compaction to summarize earlier context, or restructure to place critical info at edges.
Utilisation de "context-degradation". User asks about code from turn 1, but agent refers to wrong implementation from turn 15.
Résultat attendu:
Analysis: Context clash detected. Multiple implementations exist in context with conflicting details. Recommendation: Use explicit versioning and mark conflicts for clarification before proceeding.
Audit de sécurité
SûrStatic analysis flagged 20 potential issues including external_commands, network, and weak cryptographic algorithms. All findings are FALSE POSITIVES: the 'external_commands' detections are YAML token count examples with backtick formatting; 'network' is a legitimate GitHub URL in metadata; 'weak cryptographic algorithm' is a pattern matching error triggered by the word 'degradation'; 'system reconnaissance' falsely triggers on 'multi-source retrieval'. This skill is pure educational documentation about LLM context degradation with no executable code.
Problèmes à risque élevé (4)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Debugar Falhas de Agentes
Quando um agente de IA produz saídas incorretas ou irrelevantes durante conversas longas, use esta skill para identificar se degradação de contexto é a causa raiz
Projetar Sistemas Resilientes
Arquitetar sistemas que lidam com contextos grandes de forma confiável aplicando a Abordagem dos Quatro Baldes e padrões arquiteturais descritos nesta skill
Avaliar Escolhas de Contexto
Tomar decisões informadas sobre engenharia de contexto para sistemas de produção entendendo thresholds de degradação e estratégias de mitigação
Essayez ces prompts
Analyze this conversation for context degradation patterns. The conversation has grown to over 50000 tokens. Look for signs of lost-in-middle, poisoning, distraction, or clash.
Review the attached context and identify if critical information is buried in the middle. The task requires information from the middle section but outputs are incorrect.
Analyze this context for signs of poisoning. Symptoms include degraded output quality, tool misalignment, and persistent hallucinations despite corrections. What steps can recover?
Given a system that processes 200K+ token contexts with multiple independent tasks, recommend which Four-Bucket strategies (Write, Select, Compress, Isolate) to apply and why.
Bonnes pratiques
- Coloque informações críticas no início ou fim do contexto onde a atenção é maior
- Monitore comprimento de contexto e correlação de desempenho durante desenvolvimento
- Implemente triggers de compaction antes da degradação se tornar severa
Éviter
- Assumir que contexto mais longo sempre melhora desempenho
- Carregar todos os documentos recuperados sem filtragem de relevância
- Permitir que contexto cresça indefinidamente sem segmentação