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strategic-compact

Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.

SKILL.md
Quality
Evals
Security

策略性压缩技能 (Strategic Compact Skill)

建议在工作流的战略点手动执行 /compact,而不是依赖随机的自动压缩。

何时激活 (When to Activate)

  • 运行接近上下文限制(200K+ token)的长会话时
  • 处理多阶段任务(研究 → 规划 → 实现 → 测试)时
  • 在同一个会话中切换不相关的任务时
  • 完成重大里程碑并开始新工作后
  • 当响应变慢或连贯性下降(上下文压力)时

为什么需要策略性压缩? (Why Strategic Compaction?)

自动压缩会在任意点触发:

  • 通常在任务中途触发,导致丢失重要的上下文
  • 无法识别逻辑任务边界
  • 可能会中断复杂的多步操作

在逻辑边界进行策略性压缩:

  • 研究之后,执行之前 — 压缩研究上下文,保留实现计划
  • 完成里程碑之后 — 为下一阶段提供清新起点
  • 重大上下文切换之前 — 在进入不同任务前清理探索性上下文

工作原理 (How It Works)

suggest-compact.js 脚本在工具预调用(PreToolUse,包括 Edit/Write)时运行,并执行:

  1. 跟踪工具调用 — 统计会话中的工具调用次数
  2. 阈值检测 — 在达到可配置阈值时提供建议(默认:50 次调用)
  3. 定期提醒 — 超过阈值后,每 25 次调用提醒一次

钩子设置 (Hook Setup)

将以下内容添加到你的 ~/.claude/settings.json

{
  "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 (Configuration)

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 (Compaction Decision Guide)

参考下表决定何时进行压缩:

阶段转换是否压缩?原因
研究 → 规划研究上下文很臃肿;计划是精炼后的输出
规划 → 实现计划已记录在 TodoWrite 或文件中;为代码腾出上下文空间
实现 → 测试视情况而定如果测试引用了最近的代码则保留;如果切换关注点则压缩
调试 → 下一个特性调试追踪信息会污染不相关工作的上下文
实现过程中丢失变量名、文件路径和部分状态的代价很高
尝试方案失败后在尝试新方案前清理掉死胡同的推理过程

哪些内容在压缩后存留 (What Survives Compaction)

了解哪些内容会持久化,可以让你放心地进行压缩:

存留项丢失项
CLAUDE.md 指令中间推理与分析过程
TodoWrite 任务列表之前读取的文件内容
记忆文件 (~/.claude/memory/)多轮对话上下文
Git 状态(提交、分支)工具调用历史与计数
磁盘上的文件口头陈述的细微用户偏好

最佳实践 (Best Practices)

  1. 规划后压缩 — 一旦在 TodoWrite 中确定了计划,进行压缩以重新开始
  2. 调试后压缩 — 在继续之前清理错误解决的上下文
  3. 不要在实现中途压缩 — 为相关更改保留上下文
  4. 阅读建议 — 钩子告诉你何时可以压缩,由你决定是否执行
  5. 压缩前写入 — 在压缩前将重要的上下文保存到文件或记忆中
  6. 使用带摘要的 /compact — 添加自定义消息:/compact Focus on implementing auth middleware next

相关资源 (Related)

  • 长篇指南 (The Longform Guide) — Token 优化章节
  • 记忆持久化钩子 — 用于在压缩后存留的状态
  • continuous-learning 技能 — 在会话结束前提取模式
Repository
xu-xiang/everything-claude-code-zh
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