context-compressor

# Context Compressor Skill 大規模コンテキストを効率的に圧縮するスキル。 200k→70k トークン（約 65% 削減）を目標とする。 ## 使用タイミング | タイミング | 入力 | 圧縮戦略 | |-----------|------|---------| | コンテキスト統合時 | 統合されたコンテキスト | Entity Signature Only | | レビュー準備 | 全設計書 | Decision Summary | | 既存コード分析 | ソースコード | Semantic Pruning | ## 圧縮戦略 ### 1. Semantic Pruning（シグネチャ抽出） コードから実装詳細を除去し、シグネチャのみを抽出する。 **入力例（100 トークン）:** ```typescript /** * ユーザー情報を取得する * @param userId ユーザーID * @returns ユーザー情報 */ async function getUser(userId: string): Promise<User> { const user = await prisma.user.findUnique({ where: { id: userId }, include: { profile: true, settings: true, roles: { include: { permissions: true } } } }); if (!user) { throw new NotFoundError('User not found'); } return mapToUser(user); } ``` **出力（30 トークン、70% 削減）:** ```typescript /** ユーザー情報を取得する */ async function getUser(userId: string): Promise<User> // 実装: prisma.user.findUnique → User 変換 // 例外: NotFoundError ``` ### 2. Entity Signature Only（エンティティ簡略化） エンティティ情報を属性リストに圧縮する。 **入力例（200 トークン）:** ```yaml entities: - id: ENT-User name: User attributes: - name: id type: UUID constraints: [PRIMARY KEY] description: "ユーザー識別子" - name: email type: VARCHAR(255) constraints: [UNIQUE, NOT NULL] description: "メールアドレス" validation: "RFC 5322 準拠" - name: name type: VARCHAR(100) constraints: [NOT NULL] description: "表示名" - name: role type: ENUM('admin', 'member', 'guest') constraints: [NOT NULL, DEFAULT 'member'] description: "ユーザーロール" - name: created_at type: TIMESTAMP constraints: [NOT NULL, DEFAULT NOW()] - name: updated_at type: TIMESTAMP constraints: [NOT NULL] ``` **出力（40 トークン、80% 削減）:** ```yaml entities: - id: ENT-User name: User attributes: [id(UUID,PK), email(VARCHAR,UNIQUE), name(VARCHAR), role(ENUM), created_at(TS), updated_at(TS)] # 詳細: 04_data_structure/data_structure.md ``` ### 3. Chain of Density（段階的要約） ドキュメントをエンティティ保持しながら段階的に要約する。 **ステップ:** 1. 初回要約: 全体の 50% に圧縮（重要エンティティを保持） 2. 2回目: さらに 50% に圧縮（主要決定事項のみ） 3. 最終: 必要に応じてさらに圧縮 **要約ルール:** - ID（FR-XXX, SC-XXX, API-XXX 等）は必ず保持 - 決定事項（ADR）のタイトルと結論は保持 - 具体例・詳細説明は削除 - 参照リンクを追加（「詳細は XX を参照」） ### 4. Decision Summary（決定事項のみ） ADR と設計情報から決定事項のみを抽出する。 **出力形式:** ```markdown ## 決定事項サマリー ### アーキテクチャ - ADR-0001: SPA + BFF 採用 - ADR-0002: PostgreSQL + Prisma 採用 - 認証: JWT (RS256)、Access 15分、Refresh 7日 ### エンティティ - ENT-User: id, email, name, role - ENT-Post: id, title, content, author_id, status ### API - API-001: GET /users → User[] - API-002: POST /users → User - API-003: GET /users/:id → User ### 画面 - SC-001: ログイン（Auth） - SC-002: ダッシュボード（Member） - SC-003: ユーザー一覧（Admin） ``` ## 圧縮レベル | レベル | 圧縮率 | 用途 | |--------|--------|------| | Light | 30% | 軽微な削減、詳細維持 | | Medium | 50% | ステージ間引き継ぎ | | Heavy | 70% | Review 時の全体把握 | | Extreme | 80%+ | トークン制限が厳しい場合 | ## ワークフロー ``` 1. 入力コンテキストを分析 2. コンテンツ種別を判定（コード/YAML/Markdown） 3. 適切な圧縮戦略を選択 4. 圧縮を実行 5. ID・決定事項の保持を検証 6. 参照リンクを追加 7. 圧縮後コンテキストを出力 ``` ## 圧縮品質チェック | チェック項目 | 失敗時の対応 | |-------------|------------| | 全 ID が保持されている | 圧縮をやり直し | | 決定事項が失われていない | 該当部分を復元 | | 参照リンクが有効 | リンク先を確認 | | トークン数が目標以下 | さらに圧縮 or 分割 | ## 入出力例 ### コンテキスト統合時の使用 **入力（コンテキスト全体: 50k トークン）:** ```yaml context: decisions: architecture: {...} # 10k entities: [...] # 15k api_resources: [...] # 15k screens: [...] # 10k ``` **出力（圧縮後: 15k トークン）:** ```yaml context_summary: architecture: tech_stack: [Next.js, PostgreSQL, Prisma] auth: JWT/RS256 # 詳細: 03_architecture/architecture.md entities: [ENT-User(6attr), ENT-Post(8attr), ...] # 詳細: 04_data_structure/data_structure.md api_resources: [API-001..API-020] # 詳細: 05_api_design/api_design.md screens: [SC-001..SC-030] # 詳細: 06_screen_design/screen_list.md ``` ## エラーハンドリング | エラー | 対応 | |--------|------| | ID 消失 | 圧縮レベルを下げてやり直し | | 目標未達 | さらに圧縮 or コンテキスト分割を提案 | | 構造破壊 | 圧縮戦略を変更 |