token-optimization
Token economy and context optimization. Use when seeking to minimize token consumption or the context exceeds 60%.
ソース情報
- リポジトリ
- dabydat/alpha-omega
- ソースの最終更新活動
- 2026年9月25日 06:21
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 1
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- 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
GitHubで見る