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Agent Skill · 研究检索

context-optimizer(上下文优化器)

context-optimizer 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。

context-optimizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 55,495。

总安装 475周安装 20GitHub Stars 2,007下载 166核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-optimizer(上下文优化器)
来源仓库:https://github.com/rohitg00/pro-workflow
仓库路径:skills/context-optimizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/rohitg00/pro-workflow --skill context-optimizer
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/rohitg00/pro-workflow --skill context-optimizer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

context-optimizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景从来源线索中获取信息的场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发的联网或文件操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/context-optimizer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/rohitg00/pro-workflow --skill context-optimize…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

context-optimizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/rohitg00/pro-workflow --skill context-optimizer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

context-optimizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

context-optimizer 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

context-optimizer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

context-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 475 次,近一周安装 20 次,下载 166 次,GitHub 2,007 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

context-optimizer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 2,007 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
context-optimizer

上下文优化器 · 本页

4752,007接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Context Optimizer

Manage your context window and token budget effectively.

Quick Diagnosis

  1. Run /context to check current usage
  2. If > 70% → compact now before it degrades
  3. If > 90% → you're in the "dumb zone", compact immediately

Optimization Strategies

Immediate

ActionSavesWhen
/compact30-50% contextAt task boundaries
Disable unused MCPs~5% per MCPWhen switching domains
Use subagents for explorationKeeps main context cleanHeavy search/read tasks
Fresh session via /resume100% resetWhen starting unrelated work

Configuration

Set proactive auto-compaction:

{
  "env": {
    "CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE": "50"
  }
}

MCP Audit

Keep <10 MCPs enabled, <80 tools total. Each MCP adds overhead to every request.

/mcp          # List active servers
# Disable what you're not using

Prompt Engineering for Token Efficiency

  • Scope your prompts: "In src/auth/, fix the login bug"
  • Provide constraints: "Don't modify the middleware"
  • Give acceptance criteria: "Should return 429 after 5 attempts"
  • Avoid vague prompts: "Fix the code" (forces Claude to read everything)

Subagent Delegation

Heavy operations that generate lots of output should go to subagents:

  • Test suite output → subagent
  • Large file exploration → subagent
  • Documentation generation → subagent
  • Log analysis → subagent

The main session stays clean while subagents handle the volume.

Context Budget Planning

PhaseTarget UsageAction If Over
Planning< 20%Keep plans concise
Implementation< 60%Compact between files
Testing< 80%Delegate to subagent
Review< 90%Start fresh session

Token Efficiency

Output Reduction (40-60% savings)

  • No sycophantic openers ("Sure!", "Great question!")
  • No closing fluff ("Let me know if you need anything!")
  • No prompt restatement before answering
  • Code first, explanation only if non-obvious
  • Structured output (tables, bullets) over prose
  • ASCII only: -- not em dashes, straight quotes not smart quotes

Behavioral Efficiency

  • One-pass coding: complete solution, test once, stop if green
  • Read before write: never modify unread files
  • No re-reads: don't re-read unchanged files
  • Tool-call budgets: 20 (quick fix) to 80 (large feature)
  • Never iterate more than twice on the same failure

Task Profiles

Switch response style based on context:

  • Coding: code first, minimal explanation, simplest solution
  • Agent/Pipeline: structured output only, no prose, parseable
  • Analysis: finding first, tables over paragraphs, sourced numbers

CLAUDE.md Optimization

  • Root CLAUDE.md: < 60 lines ideal, < 150 max
  • Move package-specific info to package-level CLAUDE.md
  • Move personal preferences to CLAUDE.local.md
  • Remove obvious or rapidly-changing information

When Context Is Degraded

Signs:

  • Claude repeats itself or forgets earlier context
  • Responses become generic or lose project-specific knowledge
  • Tool calls start failing for reasons that worked earlier

Fix:

  1. Manual /compact
  2. If still bad: new session with /resume
  3. For recurring issues: reduce CLAUDE.md size, disable MCPs

平台分布

Codex

37.76%
按下载量换算63

Claude

30.71%
按下载量换算51

Cursor

20.23%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.23%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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