Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

context-budget

エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。

DeepseekModel Curated skill Quality Excellent · 90 v1.0.0

Get

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-ja-jp-skills-context-budget-skill-md&format=skill
Download .skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework
The actual content of the system_prompt field in the .skill file.
name context-budget description エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。 origin ECC コンテキストバジェット Claude Codeセッションで読み込まれたすべてのコンポーネントのトークンオーバーヘッドを分析し、コンテキストスペースを取り戻すための実用的な最適化を表示します。 使用時期 セッションのパフォーマンスが低下しているか、出力品質が低下している場合 多くのスキル、エージェント、またはMCPサーバーを追加した後 実際に持っているコンテキストのヘッドルームを確認したい場合 コンポーネントを追加する計画があり、スペースがあるか確認したい場合 /context-budget コマンドを実行する場合(このスキルがそれをサポートします) 動作方法 フェーズ1: インベントリ すべてのコンポーネントディレクトリをスキャンしてトークン消費を推定します: エージェント ( agents/*.md ) ファイルごとの行数とトークンをカウント(単語数 × 1.3) description フロントマターの長さを抽出 フラグ: 200行超のファイル(重い)、30単語超のdescription(肥大化したフロントマター) スキル ( skills/*/SKILL.md ) SKILL.mdごとのトークンをカウント フラグ: 400行超のファイル .agents/skills/ の重複コピーを確認 — 二重カウントを避けるために同一コピーをスキップ ルール ( rules/**/*.md ) ファイルごとのトークンをカウント フラグ: 100行超のファイル 同一言語モジュール内のルールファイル間のコンテンツの重複を検出 MCPサーバー ( .mcp.json またはアクティブなMCP設定) 設定されたサーバー数と合計ツール数をカウント スキーマオーバーヘッドをツールあたり約500トークンと推定 フラグ: 20以上のツールを持つサーバー、シンプルなCLIコマンド( gh 、 git 、 npm 、 supabase 、 vercel )をラップするサーバー CLAUDE.md (プロジェクト + ユーザーレベル) CLAUDE.mdチェーンのファイルごとのトークンをカウント フラグ: 合計300行超 フェーズ2: 分類 すべてのコンポーネントをバケットに分類します: バケット 基準 アクション 常に必要 CLAUDE.mdで参照されている、アクティブなコマンドをサポート、または現在のプロジェクトタイプに一致 保持 時々必要 ドメイン固有(例:言語パターン)、CLAUDE.mdで未参照 オンデマンドアクティベーションを検討 めったに必要でない コマンド参照なし、コンテンツ重複、または明らかなプロジェクト一致なし 削除または遅延ロード フェーズ3: 問題の検出 以下の問題パターンを特定します: 肥大化したエージェントdescription — フロントマターに30単語超のdescriptionはすべてのTaskツール呼び出しで読み込まれる 重いエージェント — 200行超のファイルはすべてのスポーン時にTaskツールのコンテキストを膨らませる 冗長なコンポーネント — エージェントロジックを複製するスキル、CLAUDE.mdを複製するルール MCPの過剰サブスクリプション — 10以上のサーバー、または無料で利用できるCLIツールをラップするサーバー CLAUDE.mdの肥大化 — 冗長な説明、古いセクション、ルールであるべき指示 フェーズ4: レポート コンテキストバジェットレポートを生成します: Context Budget Report ═══════════════════════════════════════ Total estimated overhead: ~XX,XXX tokens Context model: Claude Sonnet (200K window) Effective available context: ~XXX,XXX tokens (XX%) Component Breakdown: ┌─────────────────┬────────┬───────────┐ │ Component │ Count │ Tokens │ ├─────────────────┼────────┼───────────┤ │ Agents │ N │ ~X,XXX │ │ Skills │ N │ ~X,XXX │ │ Rules │ N │ ~X,XXX │ │ MCP tools │ N │ ~XX,XXX │ │ CLAUDE.md │ N │ ~X,XXX │ └─────────────────┴────────┴───────────┘ WARNING: Issues Found (N): [ranked by token savings] Top 3 Optimizations: 1. [action] → save ~X,XXX tokens 2. [action] → save ~X,XXX tokens 3. [action] → save ~X,XXX tokens Potential savings: ~XX,XXX tokens (XX% of current overhead) 詳細モードでは、ファイルごとのトークン数、最も重いファイルの行ごとの内訳、重複するコンポーネント間の特定の冗長行、ツールごとのスキーマサイズ推定を含むMCPツールリストも出力します。 例 基本監査 User: /context-budget Skill: Scans setup → 16 agents (12,400 tokens), 28 skills (6,200), 87 MCP tools (43,500), 2 CLAUDE.md (1,200) Flags: 3 heavy agents, 14 MCP servers (3 CLI-replaceable) Top saving: remove 3 MCP servers → -27,500 tokens (47% overhead reduction) 詳細モード User: /context-budget --verbose Skill: Full report + per-file breakdown showing planner.md (213 lines, 1,840 tokens), MCP tool list with per-tool sizes, duplicated rule lines side by side 拡張前の確認 User: I want to add 5 more MCP servers, do I have room? Skill: Current overhead 33% → adding 5 servers (~50 tools) would add ~25,000 tokens → pushes to 45% overhead Recommendation: remove 2 CLI-replaceable servers first to stay under 40% ベストプラクティス トークン推定 : 散文には 単語数 × 1.3 を、コードが多いファイルには 文字数 / 4 を使用 MCPが最大のレバー : 各ツールスキーマはおよそ500トークンかかります。30ツールのサーバーはスキル全部よりも多くかかります エージェントdescriptionは常に読み込まれる : エージェントが呼び出されなくても、そのdescriptionフィールドはすべてのTaskツールのコンテキストに存在します デバッグには詳細モード : 特定のファイルがオーバーヘッドを駆動していることを正確に特定する必要がある場合に使用し、通常の監査には使用しない 変更後に監査 : エージェント、スキル、またはMCPサーバーを追加した後に実行して、クリープを早期にキャッチ
Keywords that activate this skill. Click one to copy it.

This skill does not provide trigger words.

The downloaded .skill package contains the following fields.
Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
versionVersion
descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。