Skip to main content

token-optimization

Token economy and context optimization. Use when seeking to minimize token consumption or the context exceeds 60%.

معلومات المصدر

المستودع
dabydat/alpha-omega
آخر نشاط في المصدر
٢٥ سبتمبر ٢٠٢٦ في ٠٦:٢١
لغة SKILL.md المكتشفة
الإنجليزية
النجوم
١
التفرعات
٠

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.

عرض SKILL.md

SKILL.md
تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط
name
token-optimization
description
Token economy and context optimization. Use when seeking to minimize token consumption or the context exceeds 60%.
# neuron: token-optimization - triggers_when: seeking to save tokens or the context exceeds 60% of the limit - tier: T1 - budget: 300 tokens - eval: context <=60% and no repeated context -> threshold 1 - reward: pheromone +1 if eval >= threshold ## Procedure 1. Never repeat context: use memory/STATE.md, AGENTS.md and diagrams. 2. Prefer diagrams over text (5x fewer tokens). 3. Use short prompts with file references. 4. Always update memory/STATE.md when finishing. 5. Compact when exceeding 60% or changing phase. ## Checklist - [ ] Context in files, not repeated in the prompt - [ ] Diagrams for complex flows - [ ] One task per prompt - [ ] Explicit response format; memory/STATE.md updated ## Pitfalls - Pasting complete files when one section suffices - Re-explaining context already in memory/STATE.md - Not compacting on multi-day tasks
عرض على GitHub