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Skillpedia
Tarefas e projetos280 mil · #290

strategic-compact

Faz seu agente gerenciar o espaço de memória de forma inteligente. Ajuda a manter informações importantes ativas durante tarefas longas.

O que ela faz

Esta ferramenta sugere quando 'limpar' a memória da conversa da IA para que ela não fique sobrecarregada. Ela ajuda a IA a se lembrar do que é importante em tarefas longas ou complexas.

Quando usar

  • ✓Quando a conversa com a IA está ficando muito longa e lenta.
  • ✓Ao mudar de uma grande etapa da tarefa para outra (ex: pesquisa para planejamento).
  • ✓Depois de terminar uma parte importante do trabalho e começar algo novo.

Exemplo do que pedir para a IA

“IA, a conversa está ficando confusa, podemos limpar a memória?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/strategic-compact/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/strategic-compact/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta verifica o quanto a IA já 'lembrou' da conversa. Se estiver perto do limite, ela sugere que você use um comando para limpar a memória, garantindo que as informações mais importantes sejam mantidas.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill strategic-compact

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/strategic-compact/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Habilidade de Compactação Estratégica

Sugere a /compact manual em pontos estratégicos do seu fluxo de trabalho, em vez de depender de compactação automática arbitrária.

Quando Ativar

  • Executando sessões longas que se aproximam dos limites de contexto (mais de 200 mil tokens)
  • Trabalhando em tarefas multifases (pesquisa → planejamento → implementação → teste)
  • Alternando entre tarefas não relacionadas dentro da mesma sessão
  • Após concluir um marco importante e iniciar um novo trabalho
  • Quando as respostas ficam lentas ou menos coerentes (pressão de contexto)

Por que Compactação Estratégica?

A compactação automática é acionada em pontos arbitrários:

  • Frequentemente no meio da tarefa, perdendo contexto importante
  • Sem consciência dos limites lógicos da tarefa
  • Pode interromper operações complexas de várias etapas

Compactação estratégica em limites lógicos:

  • Após a exploração, antes da execução — Compacta o contexto de pesquisa, mantém o plano de implementação
  • Após concluir um marco — Novo começo para a próxima fase
  • Antes de grandes mudanças de contexto — Limpa o contexto de exploração antes de uma tarefa diferente

Como Funciona

O script suggest-compact.js é executado em PreToolUse (Editar/Escrever) e combina dois sinais:

  1. Tamanho do contexto (primário) — Lê o último registro usage da transcrição da sessão (transcript_path no payload do hook) e soma input_tokens + cache_read_input_tokens + cache_creation_input_tokens (o tamanho real do contexto da vez). Sugere /compact em um limite escalonado pela janela — 160 mil tokens em uma janela de 200 mil, 250 mil em uma janela de 1 milhão (detectado a partir de um marcador de modelo [1m], ou inferido quando os tokens observados já excedem 200 mil) — e reapresenta após cada 60 mil tokens adicionais de crescimento de contexto.
  2. Contagem de chamadas de ferramenta (secundário) — Conta as invocações de ferramentas na sessão; sugere em um limite configurável (padrão: 50 chamadas), depois a cada 25 chamadas.

A contagem de ferramentas sozinha é um indicador fraco de pressão na janela: algumas leituras de arquivos grandes ou respostas de MCP podem preencher a janela em poucas chamadas, enquanto muitas chamadas pequenas podem ultrapassar 50 com uma janela quase vazia. O sinal de tamanho de contexto é acionado quando realmente importa.

Configuração do Hook

Instalado como um plugin? Nenhuma configuração é necessária. O hooks/hooks.json do plugin já registra suggest-compact.js (ID do hook pre:edit-write:suggest-compact, ativo nos perfis de hook standard e strict). Não copie o bloco abaixo para ~/.claude/settings.json — ~/.claude/scripts/ não existe em instalações de plugin, e duplicar um hook de plugin causa execução dupla.

Se instalado manualmente (./install.sh), adicione ao seu ~/.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" }]
      }
    ]
  }
}

Configuração

Variáveis de ambiente:

  • COMPACT_THRESHOLD — Chamadas de ferramenta antes da primeira sugestão (padrão: 50)
  • COMPACT_CONTEXT_THRESHOLD — Tokens de contexto antes da sugestão de tamanho de contexto (padrão: 160000 em uma janela de 200 mil, 250000 em uma janela de 1 milhão; 0 desabilita o sinal de contexto)
  • COMPACT_CONTEXT_INTERVAL — Tokens de contexto adicionais antes que a sugestão se repita (padrão: 60000)
  • COMPACT_STATE_TTL_DAYS — Dias antes que arquivos de estado por sessão obsoletos no diretório temporário sejam limpos (padrão: 14)
  • ECC_CONTEXT_WINDOW_TOKENS — Tamanho explícito da janela de contexto, em tokens, substituindo a detecção automática. Defina isso para modelos de janela grande cujo ID reportado não tenha um marcador [1m] (por exemplo, Opus 4.x de 400 mil, ou uma nova família de modelos de janela de 1 milhão) para que o limite seja escalonado para a janela real em vez de usar o padrão de 200 mil e superestimar o uso de contexto.
  • CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW — Substituição nativa do tamanho da janela do Claude Code, em tokens; honrado como fallback quando ECC_CONTEXT_WINDOW_TOKENS não está definido.

A janela de contexto é de outra forma detectada automaticamente a partir de um marcador de modelo [1m] ou inferida quando os tokens observados já excedem 200 mil. Em um modelo de janela grande que não carrega nenhum desses sinais, defina uma das substituições acima para que a sugestão /compact seja acionada no ponto certo.

Guia de Decisão de Compactação

Use esta tabela para decidir quando compactar:

Transição de Fase Compactar? Por quê
Pesquisa → Planejamento Sim O contexto de pesquisa é volumoso; o plano é a saída destilada
Planejamento → Implementação Sim O plano está escrito (um arquivo ou a lista de tarefas, se você tiver uma); libere contexto para o código

…

Perguntas frequentes

O que é 'limpar a memória'?

É como dar um resumo para a IA, mantendo apenas as informações essenciais e descartando o resto para que ela possa continuar funcionando bem.

Por que não deixar a IA limpar a memória sozinha?

A IA pode limpar a memória em momentos ruins, perdendo informações importantes no meio de uma tarefa. Esta ferramenta sugere limpar em momentos lógicos, como no fim de uma etapa.

O que acontece com as informações quando a memória é limpa?

As instruções principais e arquivos importantes são mantidos. Informações intermediárias ou conversas antigas podem ser perdidas para dar espaço ao novo.

Detalhes

Descrição original do autor

Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction. Use when a session is approaching a context limit and a task phase is a natural place to compact.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#290
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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