Compétences context-optimization
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context-optimization

Sûr

Otimizar Janelas de Contexto

Également disponible depuis: ChakshuGautam,muratcankoylan,Asmayaseen

As janelas de contexto limitam o que os modelos de IA podem processar de uma vez. Esta habilidade fornece técnicas para maximizar a capacidade efetiva de contexto através de compactação, mascaramento, otimização de cache KV e particionamento, efetivamente dobrando ou triplicando o que sua IA pode lidar.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
1

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2

Importer dans Claude

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3

Activez et commencez à utiliser

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Utilisation de "context-optimization". Context utilization at 85%, conversation is becoming slow and expensive

Résultat attendu:

Aplicada compactação: resumidas 20 mensagens anteriores em 3 decisões chave, reduzido contexto em 60%. Mascaramento de observações acionado nas saídas de ferramenta dos turnos 1-5.

Utilisation de "context-optimization". Need to process a 50-page document with 32k context window

Résultat attendu:

Documento particionado em 4 seções. Cada uma atribuída a sub-agente isolado. Resultados agregados: todas as seções processadas, resumo final cabe em 8k tokens.

Utilisation de "context-optimization". System prompt and tool definitions repeat in every request

Résultat attendu:

Contexto reordenado: system prompt primeiro, depois definições de ferramentas, depois conversação. Atingida taxa de acerto de cache de 75%, reduzindo latência em 40%.

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All 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.

1
Fichiers analysés
187
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

Agentes de IA de Longa Duração

Construa agentes de IA de produção que mantêm contexto por sessões extensas sem atingir limites de tokens

Processamento de Documentos Grandes

Processe documentos maiores que a janela de contexto particionando e agregando resultados

Redução de Custos

Reduza custos de API minimizando o uso de tokens através de estratégias de cache e compressão

Essayez ces prompts

Verificação Básica de Contexto
Check the current context utilization. If it exceeds 70%, apply compaction by summarizing older messages and preserving key decisions.
Mascaramento de Saída de Ferramenta
For tool outputs from 3+ turns ago that have served their purpose, replace them with compact references containing only key findings.
Ordenação Amigável ao Cache
Reorder context elements to maximize cache hits: place system prompt and tool definitions first, then reusable content, then unique content last.
Particionamento de Sub-Agente
Split the current task into independent subtasks. Assign each to a separate sub-agent with isolated context. Aggregate results after all complete.

Bonnes pratiques

  • Meça antes de otimizar - estabeleça linhas de base de uso de tokens e métricas de desempenho
  • Aplique compactação antes do mascaramento - sumarização preserva mais sinal que remoção
  • Projetar para estabilidade de cache - use formatação consistente e evite conteúdo dinâmico em prompts

Éviter

  • Compressão agressiva - comprimir abaixo de 50% causa perda significativa de qualidade
  • Mascarar observações críticas - nunca mascare dados necessários para raciocínio atual
  • Ignorar monitoramento - eficácia da otimização degrada ao longo do tempo sem medição

Foire aux questions

Esta habilidade realmente aumenta a janela de contexto?
Não. Esta habilidade otimiza como você usa o contexto disponível, fazendo-o parecer maior ao remover redundância e comprimir dados.
Qual é a melhor estratégia de otimização para tarefas focadas em conversação?
Compactação com sumarização funciona melhor. Resuma turnos antigos de conversação preservando decisões e compromissos chave.
Quanta redução de tokens posso esperar?
Compactação alcança redução de 50-70% com menos de 5% de perda de qualidade. Mascaramento alcança redução de 60-80% em observações mascaradas.
O cache funciona entre diferentes conversas?
Cache de prefixo só funciona quando prompts têm prefixos idênticos. Mantenha system prompts estáveis para maximizar acertos de cache.
Quando devo usar particionamento de sub-agente?
Particione quando uma tarefa é muito complexa para um contexto, ou quando subtarefas têm requisitos de contexto conflitantes.
Como sei quando acionar a otimização?
Monitore utilização de tokens acima de 80%, degradação de qualidade de resposta, ou latência crescente como gatilhos primários.

Détails du développeur

Structure de fichiers

📄 SKILL.md