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エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
Verification loop for Django projects: migrations, linting, tests with coverage, security scans, and deployment readiness checks before release or PR.
Project-specific skill template covering architecture, patterns, testing, and deployment guidance.
| name | context-budget |
| description | エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。 |
| origin | ECC |
Claude Codeセッションで読み込まれたすべてのコンポーネントのトークンオーバーヘッドを分析し、コンテキストスペースを取り戻すための実用的な最適化を表示します。
/context-budgetコマンドを実行する場合（このスキルがそれをサポートします）すべてのコンポーネントディレクトリをスキャンしてトークン消費を推定します：
エージェント (agents/*.md)
descriptionフロントマターの長さを抽出スキル (skills/*/SKILL.md)
.agents/skills/の重複コピーを確認 — 二重カウントを避けるために同一コピーをスキップルール (rules/**/*.md)
MCPサーバー (.mcp.jsonまたはアクティブなMCP設定)
gh、git、npm、supabase、vercel）をラップするサーバーCLAUDE.md (プロジェクト + ユーザーレベル)
すべてのコンポーネントをバケットに分類します：
| バケット | 基準 | アクション |
|---|---|---|
| 常に必要 | CLAUDE.mdで参照されている、アクティブなコマンドをサポート、または現在のプロジェクトタイプに一致 | 保持 |
| 時々必要 | ドメイン固有（例：言語パターン）、CLAUDE.mdで未参照 | オンデマンドアクティベーションを検討 |
| めったに必要でない | コマンド参照なし、コンテンツ重複、または明らかなプロジェクト一致なし | 削除または遅延ロード |
以下の問題パターンを特定します：
コンテキストバジェットレポートを生成します：
Context Budget Report
═══════════════════════════════════════
Total estimated overhead: ~XX,XXX tokens
Context model: Claude Sonnet (200K window)
Effective available context: ~XXX,XXX tokens (XX%)
Component Breakdown:
┌─────────────────┬────────┬───────────┐
│ Component │ Count │ Tokens │
├─────────────────┼────────┼───────────┤
│ Agents │ N │ ~X,XXX │
│ Skills │ N │ ~X,XXX │
│ Rules │ N │ ~X,XXX │
│ MCP tools │ N │ ~XX,XXX │
│ CLAUDE.md │ N │ ~X,XXX │
└─────────────────┴────────┴───────────┘
WARNING: Issues Found (N):
[ranked by token savings]
Top 3 Optimizations:
1. [action] → save ~X,XXX tokens
2. [action] → save ~X,XXX tokens
3. [action] → save ~X,XXX tokens
Potential savings: ~XX,XXX tokens (XX% of current overhead)
詳細モードでは、ファイルごとのトークン数、最も重いファイルの行ごとの内訳、重複するコンポーネント間の特定の冗長行、ツールごとのスキーマサイズ推定を含むMCPツールリストも出力します。
基本監査
User: /context-budget
Skill: Scans setup → 16 agents (12,400 tokens), 28 skills (6,200), 87 MCP tools (43,500), 2 CLAUDE.md (1,200)
Flags: 3 heavy agents, 14 MCP servers (3 CLI-replaceable)
Top saving: remove 3 MCP servers → -27,500 tokens (47% overhead reduction)
詳細モード
User: /context-budget --verbose
Skill: Full report + per-file breakdown showing planner.md (213 lines, 1,840 tokens),
MCP tool list with per-tool sizes, duplicated rule lines side by side
拡張前の確認
User: I want to add 5 more MCP servers, do I have room?
Skill: Current overhead 33% → adding 5 servers (~50 tools) would add ~25,000 tokens → pushes to 45% overhead
Recommendation: remove 2 CLI-replaceable servers first to stay under 40%
単語数 × 1.3を、コードが多いファイルには文字数 / 4を使用