Strategic Compact Skill

SkillDev tools

上下文优化技能,通过 trigger-based 懒加载和 context composition awareness 自动重组长会话上下文。

Use Strategic Compact Skill in Claude, ChatGPT or Ahel Desktop

Free. Sign in, add Strategic Compact Skill and connect your AI. About a minute.

Also: Claude Code · Cursor · Codex

Then ask your AI: use the Strategic Compact Skill

Details

Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.

Add Ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Strategic Compact SkillStart free

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by hashgraph-online/awesome-codex-plugins in plugins/Colin4k1024/tsp/skills/strategic-compact/SKILL.md and read by Ahel’s review.

上下文优化技能,通过 trigger-based 懒加载和 context composition awareness 自动重组长会话上下文。

何时激活

  • Claude Code 触发原生自动或手动 compact
  • 原生 auto-compact 被显式关闭,且会话上下文超过 65% 使用率
  • 需要重组上下文以保留关键信息
  • 长会话中需要压缩早期对话
  • 需要按重要性重新组织 specialist 输出

核心功能

1. Trigger-Based 懒加载

Claude Code 默认由原生 auto-compact 决定压缩时机;下列百分比 trigger 只用于手动兜底模式:

Trigger条件行为
context_65%上下文使用 > 65%触发 advisory 压缩建议
context_70%上下文使用 > 70%触发压缩建议
context_85%上下文使用 > 85%强烈建议手动压缩
logical_break检测到逻辑断点建议整理
specialist_donespecialist 完成归档输出

2. Context Composition Awareness

理解上下文不同部分的价值:

高价值(总是保留):

  • 决策和结论
  • 任务输出和验证结果
  • 待处理项和 hints
  • 架构决策记录 (ADR)

中等价值(根据大小决定):

  • 工具输出(超过阈值时压缩)
  • 对话历史(保留首尾,压缩中间)
  • 文件内容(保留路径和关键符号)

低价值(安全丢弃):

  • 纯搜索结果
  • 重复信息
  • 工具调用追踪

压缩策略

Phase 1: 保存决策到内存

提取所有决策,保存到 ~/.claude/memory/error_experience/decisions/

Phase 2: 保存待办到摘要

提取 pending items 和 next hints,保存到 session summary

Phase 3: 压缩对话

保留系统提示和最近 20 轮对话,压缩中间部分

Phase 4: 精简工具输出

将长工具输出替换为摘要:[File X read, Y lines]

与 Other Skills 的关系

Skill关系
Memory PersistenceStrategic Compact 使用其存储来保存决策和摘要
Error Experience Library从压缩的上下文中提取错误模式
Continuous LearningInstincts 从归档的上下文中生成

使用场景

场景 1:长会话自动整理

用户:连续工作 2 小时后
Claude Code:上下文接近原生 auto-compact 阈值
系统:触发 PreCompact(auto),保存 compact 轮次并清理旧计量缓存
Claude Code:自动执行压缩
系统:下一轮只读取压缩后的新 usage,不复用压缩前的高水位

场景 2:Specialist 输出归档

用户:运行 /code-review
Specialist:输出详细代码审查报告
系统:检测到 specialist_done trigger
系统:提取关键结论,丢弃详细追踪
系统:保存结论到 memory store

Context 计算与 Compact 轮次

  • 运行时使用 scripts/lib/context-window.js 统一计算上下文压力。
  • Claude context_window.used_percentage / remaining_percentage 是官方预计算值,直接使用,不再重复扣除 auto-compact buffer;context_window_size 用于区分 200K 与 1M 窗口。
  • 优先消费 CCometixLine-compatible remaining context,例如 ccometixline.context_window.remaining_percentage、ccometixline_context_window.remaining_tokens、TSP_CONTEXT_WINDOW_JSON 或 CCOMETIXLINE_CONTEXT_FILE。
  • 如果没有外部 remaining 信号,则退回 Claude context_window、transcript JSONL usage、bridge file 和 transcript size fallback。
  • scripts/hooks/pre-compact.js 同时匹配 auto|manual,每次 PreCompact 会递增 .tsp/context/compact-state.json 的 session / total compact count,并清除压缩前的 bridge / debounce 状态。
  • transcript 遇到 compact summary 后不会回读 summary 前的 usage;等待下一次 API 响应提供新窗口指标。
  • suggest-compact.js 默认 auto 模式,不注入人工 /compact 提示;仅在 DISABLE_AUTO_COMPACT=1 或 STRATEGIC_COMPACT_MODE=manual 时启用下表的手动兜底。

手动兜底阈值

使用率紧迫度建议操作
< 65%low无需操作
65-70%advisory提醒控制上下文增长
70-85%medium建议压缩,可选择性执行
85-95%high强烈建议压缩
> 95%critical必须立即压缩

命令接入

  • /compact - 手动触发压缩
  • /compact status - 显示当前上下文使用率
  • /compact plan - 显示压缩计划而不执行

Signals

GitHub stars
1k
Forks
316
Last commit
Oct 2026
Advanced
Item type
skill
Key
strategic-compact-hashgraph-online
Source
github.com/hashgraph-online/awesome-codex-plugins