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context-compactor上下文压缩器

Agent Skill

context-compactor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

832

周安装

35

GitHub Stars

9

下载量

291
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:context-compactor(上下文压缩器)
来源仓库:https://github.com/adaptationio/skrillz
仓库路径:skills/context-compactor
安装命令:
npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill context-compactor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill context-compactor

简介

自动压缩接近 token 限制的会话上下文,保留关键信息。

  • 优先保全架构决策、已知 bug 和当前状态,丢弃陈旧输出。
  • 通过脚本集成调用,支持自定义 limit 参数。
  • 压缩过程基于启发式规则,不能保证完全无损。context-compactor 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 推荐在会话中期主动调用,而非等到严重超限后处理。

SKILL.md

Context Compactor

Automatically summarizes and compacts context when approaching token limits while preserving critical information.

Quick Start

Check if Compaction Needed

from scripts.compactor import ContextCompactor

compactor = ContextCompactor()
if compactor.should_compact(context, limit=100000):
    compacted = compactor.compact(context)

Compact Context

compacted = compactor.compact(context)
# Preserves: architectural decisions, bugs, current state
# Discards: stale tool outputs, redundant messages

Preservation Strategy

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  PRESERVATION PRIORITY                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  MUST PRESERVE (Never remove)                               │
│  ├─ Architectural decisions                                 │
│  ├─ Unresolved bugs and blockers                           │
│  ├─ Current feature state                                   │
│  ├─ Recent file changes (last 5)                           │
│  └─ Error patterns and solutions                           │
│                                                              │
│  CAN SUMMARIZE (Compress to summary)                        │
│  ├─ Completed features (list of IDs)                       │
│  ├─ Resolved errors (brief mention)                        │
│  └─ Historical decisions (key points)                      │
│                                                              │
│  CAN DISCARD (Remove entirely)                              │
│  ├─ Redundant tool outputs                                 │
│  ├─ Stale search results                                   │
│  ├─ Superseded messages                                    │
│  └─ Verbose logging                                         │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Compaction Process

  1. Score Importance: Assign score to each message/content
  2. Identify Critical: Mark must-preserve content
  3. Summarize Middle: Compress can-summarize content
  4. Discard Stale: Remove can-discard content
  5. Validate: Ensure compacted context is coherent

Token Budgets

Context TypeLimitAction
< 50%NormalNo action
50-75%WarningPrepare for compaction
75-90%CompactTrigger compaction
> 90%CriticalAggressive compaction

Integration Points

  • autonomous-session-manager: Triggers compaction check
  • memory-manager: Stores compacted summaries
  • handoff-coordinator: Uses compacted state for handoffs

References

  • references/COMPACTION-STRATEGY.md - Detailed strategy
  • references/TOKEN-BUDGETS.md - Budget management

Scripts

  • scripts/compactor.py - Core ContextCompactor
  • scripts/importance_scorer.py - Message scoring
  • scripts/summarizer.py - Content summarization
  • scripts/token_estimator.py - Token counting

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

github-copilot

30.69%
按下载量换算89

Claude Code

22.25%
按下载量换算65

mcpjam

16.04%
按下载量换算47

codebuddy

11.61%
按下载量换算34

windsurf

7.57%
按下载量换算22

zencoder

3.33%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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