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strategic-compact

建议在逻辑间隔进行手动上下文压缩(Context Compaction),以便在任务阶段中保留上下文,而不是依赖任意的自动压缩。

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Files included (2)

  • SKILL.md4.1 KB
  • agents/openai.yaml257 B

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

策略性压缩(Strategic Compact)技能

建议在工作流的策略点手动执行 /compact 命令,而不是依赖任意的自动压缩(Auto-compaction)。

何时启用

  • 运行接近上下文限制(200K+ tokens)的长会话(Long Sessions)时
  • 处理多阶段任务(研究 → 规划 → 实现 → 测试)时
  • 在同一会话中切换到不相关的任务时
  • 完成重大里程碑(Milestone)并开始新工作后
  • 当响应变慢或连贯性下降(上下文压力)时

为什么要进行策略性压缩?

自动压缩在任意点触发:

  • 通常在任务中间,导致重要上下文丢失
  • 缺乏对逻辑任务边界的感知
  • 可能会中断复杂的多步骤操作

逻辑边界处的策略性压缩:

  • 在探索之后,执行之前 —— 压缩研究上下文,保留实现方案
  • 完成里程碑之后 —— 为下一阶段提供全新的开始
  • 重大上下文转移之前 —— 在开始不同任务前清除探索上下文

工作原理

suggest-compact.js 脚本在 PreToolUse(Edit/Write)钩子(Hook)上运行,并且:

  1. 跟踪工具调用 —— 统计会话中的工具调用(Tool Calls)次数
  2. 阈值检测 —— 在达到可配置的阈值(默认:50 次调用)时提出建议
  3. 定期提醒 —— 达到阈值后,每隔 25 次调用提醒一次

钩子配置(Hook Setup)

添加到你的 ~/.claude/settings.json 中:

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.claude/skills/strategic-compact/suggest-compact.js" }]
      },
      {
        "matcher": "Write",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.claude/skills/strategic-compact/suggest-compact.js" }]
      }
    ]
  }
}

配置

环境变量:

  • COMPACT_THRESHOLD —— 第一次建议前的工具调用次数(默认:50)

压缩决策指南

使用下表来决定何时压缩:

阶段转换是否压缩?原因
研究 → 规划是研究上下文很臃肿;方案是提炼后的产出
规划 → 实现是方案已在 TodoWrite 或文件中;为代码腾出上下文空间
实现 → 测试可能如果测试引用了近期代码则保留;如果切换关注点则压缩
调试 → 下一功能是调试追踪(Debug traces)会污染不相关工作的上下文
实现中否丢失变量名、文件路径和部分状态的代价很高
方案失败后是在尝试新方案前清除死胡同式的推理

压缩后保留的内容

了解哪些内容会持久化,有助于你充满信心地进行压缩:

保留丢失
CLAUDE.md 指令中间推理和分析
TodoWrite 任务列表之前读取过的文件内容
记忆文件(~/.claude/memory/)多步骤对话上下文
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

  1. 规划完成后压缩 —— 一旦方案在 TodoWrite 中确定,就进行压缩以全新开始
  2. 调试完成后压缩 —— 在继续之前清除错误解决上下文
  3. 不要在实现过程中压缩 —— 保留相关更改的上下文
  4. 阅读建议 —— 钩子告诉你何时,你决定是否
  5. 压缩前写入 —— 在压缩前将重要上下文保存到文件或记忆中
  6. 使用带有总结的 /compact —— 添加自定义消息:/compact 下一步重点实现认证中间件

相关内容

  • 长篇指南(The Longform Guide) —— 令牌(Token)优化章节
  • 记忆持久化钩子(Memory persistence hooks) —— 用于压缩后仍保留的状态
  • continuous-learning 技能 —— 在会话结束前提取模式

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