Навыки context-degradation
📦

context-degradation

Ревизия содержимого r2 Безопасно ⚙️ Внешние команды

Диагностика деградации контекста

Длинный контекст может заставлять агентов забывать, путать или чрезмерно использовать информацию. Этот навык помогает командам выявлять паттерны деградации и выбирать стратегии смягчения.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
Maintain this Skill? Claim it 🥉 78 Бронза

Установить с помощью моего Агента

Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.

Запрос агента
Review the Skillstore skill "context-degradation" from https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-context-degradation/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.

Ресурсы для AI-агентов

Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.

Markdown-детали GET /skills/sickn33-context-degradation.md Подписанный manifest GET /api/skills/sickn33-context-degradation/manifest Подписанный lockfile GET /api/skills/sickn33-context-degradation/lockfile

Протестировать

Использование «context-degradation». Агент поддержки начинает давать ответы по устаревшим политикам после добавления нескольких retrieved-документов.

Ожидаемый результат:

Вероятный паттерн: конфликт контекста. Рекомендуемый следующий шаг: разделить актуальные и устаревшие источники, затем применить правила приоритета перед retrieval.

Использование «context-degradation». Аналитический агент игнорирует ключевое требование, размещенное в середине длинного промпта.

Ожидаемый результат:

Вероятный паттерн: lost-in-middle. Рекомендуемый следующий шаг: переместить требование ближе к началу или концу и добавить краткое резюме.

Использование «context-degradation». Кодинговый агент замедляется и начинает смешивать детали из несвязанных задач.

Ожидаемый результат:

Вероятный паттерн: путаница контекста. Рекомендуемый следующий шаг: изолировать задачи в отдельных сессиях или субагентах с сфокусированным контекстом.

Аудит безопасности

Безопасно
v5 • 23.07.2026 Открыть версионный отчет

All four static findings are false positives caused by Markdown examples or ordinary prose. The skill provides conceptual guidance and does not execute commands, access systems, or transmit data.

1
Просканировано файлов
238
Проанализировано строк
0
Пункты проверки
0
Ложные срабатывания проигнорированы

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (3)
SKILL.md:163-170 SKILL.md:170-173 SKILL.md:173-189
Последний завершенный статический и семантический аудит не обнаружил подтвержденных проблем безопасности. Это не доказывает отсутствие побочных эффектов у навыка.
Аудитор:: codex Посмотреть историю аудитов →
Поделиться и цитировать этот отчет

Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.

Открыть версионный отчет
Оценка безопасности

Копировать ссылку на отчёт

https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Значок Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-context-degradation/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation?utm_source=security_passport_badge)

Значок HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-context-degradation/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Встраиваемая карточка

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-context-degradation.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Академические ссылки (APA · BibTeX · CFF)

Цитата APA

sickn33. (2026). context-degradation security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation/audits/5

Цитата BibTeX

@techreport{sickn33-sickn33-context-degradation-2026, author = {sickn33}, title = {context-degradation security audit report (audit version 5)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {5}, url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation/audits/5}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "context-degradation security audit report (audit version 5)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "sickn33" date-released: "2026-07-23" url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-context-degradation/audits/5" identifiers: - type: other value: "skillstore:sickn33-context-degradation:audit:5" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Сравнить варианты

4 устанавливаемых вариантов

Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.

Почему этот вариант первый

Самая высокая оценка Skillstore
ChakshuGautam Рекомендуется

chakshugautam-context-degradation

Оценка Skillstore 81
Достоверность доказательств Высокий
Использование в Skillstore 21
Обновлено

2026-09-09

muratcankoylan

muratcankoylan-context-degradation

Оценка Skillstore 80
Достоверность доказательств Высокий
Использование в Skillstore 29
Обновлено

2026-09-09

Asmayaseen

asmayaseen-context-degradation

Оценка Skillstore 80
Достоверность доказательств Высокий
Использование в Skillstore 21
Обновлено

2026-10-25

sickn33 Текущий

sickn33-context-degradation

Оценка Skillstore 78
Достоверность доказательств Высокий
Использование в Skillstore 21
Обновлено

2026-09-09

Оценка Skillstore

Почему такая оценка Достоверность доказательств: Высокий
55
Архитектура
85
Сопровождаемость
87
Контент
69
Сообщество
83
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Отладка длинных диалогов

Исследуйте, почему агент теряет факты, меняет цели или смешивает старые инструкции после многих ходов.

Проектирование retrieval-пайплайнов

Выбирайте фильтрацию, правила приоритета и контроль версий до добавления документов в контекст.

Планирование покрытия оценкой

Создавайте тесты, которые выявляют поведение lost-in-middle, отвлекающие элементы и конфликты при реалистичных размерах контекста.

Попробуйте эти промпты

Базовая диагностика 
Проверь этот диалог или лог задачи на деградацию контекста. Определи вероятные паттерны, укажи симптомы и предложи следующий диагностический шаг.
Анализ Lost-in-Middle 
Имея этот длинный документ и целевой вопрос, оцени, не спрятаны ли важные доказательства в середине. Порекомендуй более удачную структуру контекста.
План смягчения 
Для этого агентного workflow сопоставь каждый источник контекста с риском деградации. Предложи изменения в фильтрации, уплотнении, маскировании или изоляции.
Проектирование оценки для продакшена 
Спроектируй план оценки для агента с длинным контекстом. Включи диапазоны длины контекста, тесты с отвлекающими элементами, конфликтные случаи, метрики успеха и триггеры исправления.

Лучшие практики

  • Размещайте критически важные цели, ограничения и выводы ближе к началу или концу контекста.
  • Фильтруйте retrieved-материалы до того, как они попадут в активное окно контекста.
  • Используйте уплотнение и изоляцию до того, как длина контекста достигнет известных порогов сбоев.

Избегать

  • Предполагать, что большее окно контекста всегда улучшает качество ответа.
  • Загружать каждый связанный документ без проверки релевантности или правил версий.
  • Считать резюме модели проверенной истиной после появления ошибок.

Часто задаваемые вопросы

Какую проблему решает этот навык?
Он помогает выявлять способы, которыми длинный контекст может снижать точность, согласованность и фокус ИИ-агента на задаче.
Выполняет ли он какие-либо инструменты?
Нет. Это рекомендации в SKILL.md, и они не определяют команды или скрипты.
Может ли он автоматически измерять мою модель?
Нет. Он помогает проектировать диагностические проверки, но живое измерение требует отдельного инструментария оценки.
Как он помогает пользователям Claude, Codex и Claude Code?
Он дает проверки проектирования контекста, применимые к долгим кодинговым, исследовательским и агентным workflow.
Когда мне следует его использовать?
Используйте его, когда качество агента падает по мере роста промптов, retrieved-документов или истории диалога.
Какие входные данные улучшают результаты?
Используйте логи диалогов, структуру промптов, retrieval-источники, настройки модели и примеры неудачных результатов.

Сведения для разработчиков

Автор

sickn33

Лицензия

MIT

Ревизия Skillstore

r2

Примечание о версии

Автор не указал версию.

Репозиторий

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

Ссылка

f9e2c34b4f19c7f3e6b0a1e93227b5f77cc12526

Актуальность поддержки

28.07.2026

Использование

13 загрузок · 148 просмотров

Структура файлов

📄 SKILL.md