Communitygithub.com

compaction-stratégique

Suggère une compaction manuelle du contexte à des intervalles logiques pour préserver le contexte entre les phases d'une tâche, plutôt qu'une compaction automatique arbitraire.

Qu'est-ce que compaction-stratégique ?

Strategic Compact Skill propose une approche intentionnelle de la gestion du contexte dans Claude Code. Au lieu de laisser la compaction automatique se déclencher à des moments aléatoires (souvent en plein milieu d'une tâche complexe), cette compétence surveille activement la taille réelle du contexte et le nombre d'appels d'outils, et suggère à l'utilisateur d'exécuter `/compact` à des points de transition naturels : après une phase de recherche, après un jalon, ou avant un changement majeur de sujet. Elle s'appuie sur un script hook (`suggest-compact.js`) qui calcule la taille du contexte en additionnant les tokens d'entrée, de cache et de création de cache, et déclenche un rappel dès que le seuil est atteint (par défaut 160k tokens sur une fenêtre de 200k), puis tous les 60k tokens supplémentaires. Le script détecte automatiquement la fenêtre de contexte (200k ou 1M tokens) et peut être configuré via des variables d'environnement comme `COMPACT_CONTEXT_THRESHOLD` ou `ECC_CONTEXT_WINDOW_TOKENS`. Un tableau d'aide à la décision guide l'utilisateur sur quand compacter (par exemple, après la phase de planification, mais pas en plein milieu de l'implémentation). L'outil rappelle également que la liste de tâches ne survit pas toujours à la compaction, et qu'il faut donc écrire le plan dans un fichier avant de compacter. Des modèles d'optimisation de tokens (chargement paresseux, déduplication) sont fournis pour réduire la consommation de contexte.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/strategic-compact

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Compétence de Compaction Stratégique

Suggère /compact manuel à des points stratégiques de votre flux de travail plutôt que de se fier à une compaction automatique arbitraire.

Quand l'activer

  • Sessions longues qui approchent les limites de contexte (200K+ tokens)
  • Travail sur des tâches multi-phases (recherche → planification → implémentation → test)
  • Changement entre des tâches non liées dans la même session
  • Après avoir terminé un jalon majeur et commencé un nouveau travail
  • Quand les réponses ralentissent ou deviennent moins cohérentes (pression de contexte)

Pourquoi la compaction stratégique ?

La compaction automatique se déclenche à des moments arbitraires :

  • Souvent en milieu de tâche, faisant perdre un contexte important
  • Aucune conscience des limites logiques des tâches
  • Peut interrompre des opérations multi-étapes complexes

La compaction stratégique aux limites logiques :

  • Après l'exploration, avant l'exécution — Compacter le contexte de recherche, conserver le plan d'implémentation
  • Après avoir terminé un jalon — Redémarrer à zéro pour la phase suivante
  • Avant des changements de contexte majeurs — Effacer le contexte d'exploration avant une tâche différente

Comment ça fonctionne

Le script suggest-compact.js s'exécute lors de PreToolUse (Édition/Écriture) et combine deux signaux :

  1. Taille du contexte (primaire) — Lit le dernier enregistrement usage à partir de la transcription de session (transcript_path dans la charge utile du hook) et somme input_tokens + cache_read_input_tokens + cache_creation_input_tokens (la vraie taille de contexte du tour). Suggère /compact à un seuil adapté à la fenêtre — 160k tokens sur une fenêtre de 200k, 250k sur une fenêtre de 1M (détectée à partir d'un marqueur de modèle [1m], ou inférée lorsque les tokens observés dépassent déjà 200k) — et rappelle après chaque tranche supplémentaire de 60k tokens de croissance du contexte.
  2. Nombre d'appels d'outils (secondaire) — Compte les invocations d'outils dans la session ; suggère à un seuil configurable (par défaut : 50 appels), puis tous les 25 appels suivants.

Le nombre d'appels d'outils seul est un indicateur faible de la pression sur la fenêtre : quelques grandes lectures de fichiers ou réponses MCP peuvent remplir la fenêtre en très peu d'appels, tandis que de nombreux petits appels peuvent atteindre 50 avec une fenêtre presque vide. Le signal de taille de contexte se déclenche quand cela compte vraiment.

Configuration du Hook

Installé comme un plugin ? Aucune configuration n'est nécessaire. Le fichier hooks/hooks.json du plugin enregistre déjà suggest-compact.js (identifiant du hook pre:edit-write:suggest-compact, actif dans les profils de hook standard et strict). Ne copiez pas le bloc ci-dessous dans ~/.claude/settings.json — ~/.claude/scripts/ n'existe pas pour les installations via plugin, et dupliquer un hook de plugin provoque une double exécution.

Si installé manuellement (./install.sh), ajoutez à votre ~/.claude/settings.json :

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.claude/scripts/hooks/suggest-compact.js" }]
      },
      {
        "matcher": "Write",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.claude/scripts/hooks/suggest-compact.js" }]
      }
    ]
  }
}

Configuration

Variables d'environnement :

  • COMPACT_THRESHOLD — Appels d'outils avant la première suggestion (par défaut : 50)
  • COMPACT_CONTEXT_THRESHOLD — Tokens de contexte avant la suggestion liée à la taille (par défaut : 160000 pour une fenêtre de 200k, 250000 pour une fenêtre de 1M ; 0 désactive le signal de contexte)
  • COMPACT_CONTEXT_INTERVAL — Tokens de contexte supplémentaires avant que la suggestion ne se répète (par défaut : 60000)
  • COMPACT_STATE_TTL_DAYS — Jours avant que les fichiers d'état de session obsolètes dans le répertoire temporaire ne soient nettoyés (par défaut : 14)
  • ECC_CONTEXT_WINDOW_TOKENS — Taille explicite de la fenêtre de contexte, en tokens, remplaçant la détection automatique. Définissez-la pour les modèles à grande fenêtre dont l'identifiant signalé ne comporte pas de marqueur [1m] (par exemple, Opus 4.x 400k, ou une nouvelle famille de modèles à fenêtre 1M) afin que le seuil s'adapte à la fenêtre réelle au lieu de par défaut à 200k et de surestimer l'utilisation du contexte.
  • CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW — Surcharge native de la taille de fenêtre de Claude Code, en tokens ; utilisée comme solution de repli lorsque ECC_CONTEXT_WINDOW_TOKENS n'est pas défini.

La fenêtre de contexte est autrement détectée automatiquement à partir d'un marqueur de modèle [1m] ou inférée lorsque les tokens observés dépassent déjà 200k. Sur un modèle à grande fenêtre qui ne porte aucun de ces signaux, définissez l'une des surcharges ci-dessus pour que la suggestion /compact se déclenche au bon moment.

Guide de décision pour la compaction

Utilisez ce tableau pour décider quand compacter :

Transition de phaseCompacter ?Pourquoi
Recherche → PlanificationOuiLe contexte de recherche est volumineux ; le plan est le résultat distillé
Planification → ImplémentationOuiLe plan est écrit (un fichier, ou la liste de tâches si vous en avez une) ; libérez du contexte pour le code
Implémentation → TestPeut-êtreConservez si les tests font référence au code récent ; compactez si vous changez de focus
Débogage → Nouvelle fonctionnalitéOuiLes traces de débogage polluent le contexte pour un travail non lié
En pleine implémentationNonPerdre les noms de variables, chemins de fichiers et état partiel est coûteux
Après une approche échouéeOuiEffacez le raisonnement sans issue avant d'essayer une nouvelle approche

Ce qui survit à la compaction

Comprendre ce qui persiste vous aide à compacter en toute confiance :

SurvitPerdu
Instructions CLAUDE.mdRaisonnement et analyses intermédiaires
Fichiers sur disqueContenus de fichiers que vous avez précédemment lus
Fichiers mémoire (~/.claude/memory/)Contexte de conversation multi-étapes
État Git (commits, branches)Historique et comptes des appels d'outils
La liste de tâches — seulement si vous avez les outils todo (voir ci-dessous)Préférences utilisateur nuancées exprimées verbalement

Ne comptez pas sur la survie de la liste de tâches — elle peut ne pas exister

Claude Code 2.1.233 a supprimé les outils todo/tâche par défaut sur Opus 4.8, Sonnet 5, Fable 5, Mythos 5 et les modèles plus récents (TodoWrite, TaskCreate/Get/Update/List). CLAUDE_CODE_ENABLE_TODO_TOOLS=1 les rétablit, mais il s'agit d'un paramètre d'environnement par machine — il ne voyage pas avec cette compétence, vous ne pouvez donc pas supposer que le lecteur l'a.

Ceci est important car "ma liste de tâches survit à la compaction" est une raison pour laquelle les gens compactent *au lieu d'*écrire l'état. Si les outils sont absents, il n'y a pas de liste pour survivre, et le plan est simplement perdu. Écrivez le plan dans un fichier avant de compacter — un fichier persiste sur chaque version et chaque modèle. Traitez la liste de tâches comme une commodité qui peut manquer, jamais comme votre enregistrement durable.

Bonnes pratiques

  1. Compactez après la planification — Une fois le plan finalisé et écrit dans un fichier, compactez pour repartir à zéro
  2. Compactez après le débogage — Effacez le contexte de résolution d'erreur avant de continuer
  3. Ne compactez pas en pleine implémentation — Préservez le contexte pour les modifications connexes
  4. Lisez la suggestion — Le hook vous dit quand, vous décidez si
  5. Écrivez avant de compacter — Sauvegardez le contexte important dans des fichiers ou la mémoire avant de compacter
  6. Utilisez /compact avec un résumé — Ajoutez un message personnalisé : /compact Se concentrer sur l'implémentation du middleware d'authentification ensuite

Modèles d'optimisation des tokens

Chargement paresseux par table de déclenchement

Au lieu de charger le contenu complet de la compétence au début de la session, utilisez une table de déclenchement qui associe des mots-clés à des chemins de compétences. Les compétences ne se chargent que lorsqu'elles sont déclenchées, réduisant le contexte de base de 50% ou plus :

DéclencheurCompétenceCharger quand
"test", "tdd", "couverture"tdd-workflowL'utilisateur mentionne les tests
"sécurité", "auth", "xss"security-reviewTravail lié à la sécurité
"déploiement", "ci/cd"deployment-patternsContexte de déploiement

Sensibilisation à la composition du contexte

Surveillez ce qui consomme votre fenêtre de contexte :

  • Fichiers CLAUDE.md — Toujours chargés, gardez-les légers
  • Compétences chargées — Chaque compétence ajoute 1 à 5K tokens
  • Historique de conversation — Augmente à chaque échange
  • Résultats d'outils — Lectures de fichiers, résultats de recherche ajoutent du volume

Détection des instructions en double

Sources courantes de contexte en double :

  • Mêmes règles dans ~/.claude/rules/ et .claude/rules/ du projet
  • Compétences qui répètent les instructions de CLAUDE.md
  • Plusieurs compétences couvrant des domaines qui se chevauchent

Outils d'optimisation du contexte

  • token-optimizer MCP — Réduction automatisée de 95%+ des tokens via déduplication de contenu
  • context-mode — Virtualisation du contexte (démontré de 315 Ko à 5,4 Ko)

Liens connexes

  • The Longform Guide — Section sur l'optimisation des tokens
  • Hooks de persistance mémoire — Pour un état qui survit à la compaction
  • Compétence continuous-learning — Extrait des modèles avant la fin de session

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés