token-optimization
Token economy and context optimization. Use when seeking to minimize token consumption or the context exceeds 60%.
Datos de origen
- Repositorio
- dabydat/alpha-omega
- Última actividad en el origen
- 25 de septiembre de 2026 a las 06:21
- Idioma detectado de SKILL.md
- inglés
- Estrellas
- 1
- Forks
- 0
Opciones de instalación
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Revisa los archivos de origen
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Mostrando SKILL.md
SKILL.md
Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura- 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
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