token-optimization
Token economy and context optimization. Use when seeking to minimize token consumption or the context exceeds 60%.
소스 정보
- 저장소
- dabydat/alpha-omega
- 최근 소스 활동
- 2026년 9월 25일 06:21
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 1
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- 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
GitHub에서 보기