Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

strategic-compact

建议在逻辑间隔处手动压缩上下文,以在任务阶段中保留上下文,而非任意的自动压缩。

DeepseekModel 官方收录技能 质量 优秀 · 90 v1.0.0

获取

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-zh-cn-skills-strategic-compact-skill-md&format=skill
下载 .skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name strategic-compact description 建议在逻辑间隔处手动压缩上下文,以在任务阶段中保留上下文,而非任意的自动压缩。 origin ECC 战略精简技能 建议在你的工作流程中的战略节点手动执行 /compact ,而不是依赖任意的自动精简。 何时激活 运行长时间会话,接近上下文限制时(200K+ tokens) 处理多阶段任务时(研究 → 规划 → 实施 → 测试) 在同一会话中切换不相关的任务时 完成一个主要里程碑并开始新工作时 当响应变慢或连贯性下降时(上下文压力) 为何采用战略精简? 自动精简会在任意时间点触发: 通常在任务中途,丢失重要上下文 无法感知逻辑任务边界 可能中断复杂的多步骤操作 在逻辑边界进行战略精简: 探索之后,执行之前 — 压缩研究上下文,保留实施计划 完成里程碑之后 — 为下一阶段重新开始 在主要上下文切换之前 — 在开始不同任务前清理探索上下文 工作原理 suggest-compact.js 脚本在 PreToolUse (Edit/Write) 时运行,并且: 跟踪工具调用 — 统计会话中的工具调用次数 阈值检测 — 在可配置的阈值处建议压缩(默认:50次调用) 定期提醒 — 达到阈值后,每25次调用提醒一次 钩子设置 作为插件安装? 无需任何设置。插件的 hooks/hooks.json 已经注册了 suggest-compact.js (钩子 ID pre:edit-write:suggest-compact ,在 standard 和 strict 钩子配置档中生效)。不要把下面的代码块复制到 ~/.claude/settings.json — 插件安装中不存在 ~/.claude/scripts/ ,并且重复注册插件钩子会导致双重执行。 如果是手动安装 ( ./install.sh ),添加到你的 ~/.claude/settings.json : { "hooks" : { "PreToolUse" : [ { "matcher" : "Edit" , "hooks" : [ { "type" : "command" , "command" : "node ~/.claude/scripts/hooks/suggest-compact.js" } ] } , { "matcher" : "Write" , "hooks" : [ { "type" : "command" , "command" : "node ~/.claude/scripts/hooks/suggest-compact.js" } ] } ] } } 配置 环境变量: COMPACT_THRESHOLD — 首次建议前的工具调用次数(默认:50) 压缩决策指南 使用此表来决定何时压缩: 阶段转换 压缩? 原因 研究 → 规划 是 研究上下文很庞大;规划是提炼后的输出 规划 → 实施 是 规划已保存在 TodoWrite 或文件中;释放上下文以进行编码 实施 → 测试 可能 如果测试引用最近的代码则保留;如果要切换焦点则压缩 调试 → 下一项功能 是 调试痕迹会污染不相关工作的上下文 实施过程中 否 丢失变量名、文件路径和部分状态代价高昂 尝试失败的方法之后 是 在尝试新方法之前,清理掉无效的推理过程 压缩后保留的内容 了解哪些内容会保留有助于您自信地进行压缩: 保留的内容 丢失的内容 CLAUDE.md 指令 中间的推理和分析 TodoWrite 任务列表 您之前读取过的文件内容 记忆文件 ( ~/.claude/memory/ ) 多轮对话的上下文 Git 状态(提交、分支) 工具调用历史和计数 磁盘上的文件 口头陈述的细微用户偏好 最佳实践 规划后压缩 — 一旦计划在 TodoWrite 中最终确定,就压缩以重新开始 调试后压缩 — 在继续之前,清理错误解决上下文 不要在实施过程中压缩 — 为相关更改保留上下文 阅读建议 — 钩子告诉您 何时 ,您决定 是否 压缩前写入 — 在压缩前将重要上下文保存到文件或记忆中 使用带摘要的 /compact — 添加自定义消息: /compact Focus on implementing auth middleware next 令牌优化模式 触发表惰性加载 不在会话开始时加载完整的技能内容,而是使用一个将关键词映射到技能路径的触发表。技能仅在触发时加载,可将基线上下文减少 50% 以上: 触发词 技能 加载时机 "test", "tdd", "coverage" tdd-workflow 用户提及测试时 "security", "auth", "xss" security-review 涉及安全相关工作时 "deploy", "ci/cd" deployment-patterns 涉及部署上下文时 上下文组合感知 监控哪些内容正在消耗你的上下文窗口: CLAUDE.md 文件 — 始终加载,需保持精简 已加载技能 — 每个技能增加 1-5K 令牌 对话历史 — 随每次交流增长 工具结果 — 文件读取、搜索结果会增加体积 重复指令检测 常见的重复上下文来源: 相同的规则同时出现在 ~/.claude/rules/ 和项目 .claude/rules/ 中 技能重复了 CLAUDE.md 的指令 多个技能覆盖了重叠的领域 上下文优化工具 token-optimizer MCP — 通过内容去重实现 95% 以上的自动令牌减少 context-mode — 上下文虚拟化(已演示从 315KB 减少到 5.4KB) 相关 长篇指南 — Token 优化部分 记忆持久化钩子 — 用于在压缩后保留状态 continuous-learning 技能 — 在会话结束前提取模式
Agent 识别该技能的关键词,点击任意一个即可复制。

该技能未提供触发词。

下载的 .skill 包内含以下字段。
字段 说明
format格式标识(skill/v1)
skill_id技能唯一 ID
name技能名称
version版本号
description技能描述
category所属分类(数组)
trigger_words触发词列表
tags标签列表
source来源标识
source_url来源链接(本页地址)
exported_at导出时间(每次下载生成)
system_prompt系统提示词正文
model_config模型参数:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examples示例
install_guide各平台导入说明(Coze / Dify / Claude / 自定义框架)
同一份技能可按不同平台格式导出。
.skill 标准格式,含 system_prompt 与 model_config,导入任意 Agent 框架即可使用 下载
.skillpro 增强格式,额外含脚本 / 工具 / 依赖 / 钩子占位 下载
.json 纯 JSON 导出,只含 system_prompt 与模型参数 下载
Coze 带 frontmatter 的 Markdown,Coze 平台导入用 下载
Dify Dify DSL,创建应用后直接导入 下载

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。