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成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型， 管理上下文预算，避免在长会话末尾做大型重构。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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。
Goal-oriented autonomous loop with external completion oracle. Keeps iterating until verifiable stopping conditions are met, checked by a separate model.
Scheduled discovery automation that runs scans on a heartbeat interval, classifies findings, and routes them to goals or triage inbox.
Active MCP connector polling that integrates external tools (issue trackers, error monitoring, CI) into the heartbeat loop for cross-system discovery.
Structured rework with git blame attribution for failed goal iterations. Maps failures to responsible changes and routes targeted fix briefs.
将 CodeGraph 作为默认内置 MCP-backed 代码图谱能力接入，用于 brownfield 符号搜索、 调用链、影响面和上下文查询。输出必须回落到 `/team-*` 主链和 artifacts。
| name | cost-aware-llm-pipeline |
| description | 成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型， 管理上下文预算，避免在长会话末尾做大型重构。 |
| origin | adapted from ECC |
成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型，管理上下文预算。
使用场景:
成本: ~$0.001/1K tokens
使用场景:
成本: ~$0.01/1K tokens
使用场景:
成本: ~$0.05/1K tokens
| 上下文位置 | 可用空间 | 建议 |
|---|---|---|
| 前 20% | 宽松 | 探索、研究、讨论 |
| 中间 60% | 谨慎 | 核心实现、详细代码 |
| 最后 20% | 压缩 | 整理、总结、收尾 |
# 不好：多次调用，每次都加载上下文
/edit file1.ts
/edit file2.ts
/edit file3.ts
# 好：一次调用处理多个文件
/multi-edit file1.ts file2.ts file3.ts
长会话后运行: /compact
保留决策和结论，丢弃中间追踪
# 不好的做法
用 Opus 写 README
# 好的做法
用 Haiku 写 README
用 Sonnet 实现核心逻辑
用 Opus 做架构决策
| Skill | 关系 |
|---|---|
| Strategic Compact | 提供上下文压缩以保持低使用率 |
| Continuous Learning | 从成本数据中学习优化模型选择 |
| Memory Persistence | 保存会话摘要以支持上下文重建 |
/cost-estimate <task> - 估算任务成本/model-select <complexity> - 建议模型选择/context-budget - 显示当前上下文预算