スキル階層化: 80 以上のスキルをコンテキスト外に保つ 4 バケットモデル
段階的開示は、80 のスキルが 3,200 トークンのメタデータを消費することも、ゼロに抑えることも意味します。Statnive リポジトリのすべてのスキルをどのように always-on、auto-invocable、manual-only、fork に分類しているか、そしてバケット選定に使う 1 つの質問テストをご紹介します。
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記事4件。 フィルターをクリア
MCP Tool Search: 12 万トークンのツールスキーマを遅延読み込みにした方法
作業開始前に、24 個の MCP コネクタがコンテキストウィンドウの約 60% を消費していました。Tool Search を有効にしたところ、〜3K トークンに低下。before/after の /context 出力と、効果のあった統合パターンを紹介します。
私たちの CLAUDE.md は 162 行。何が入っていて、何を削ったか
プロジェクトルートの CLAUDE.md を 820 行から 162 行へ、ガードレールを 1 つも失わずに削減しました。コツはインラインのプロトコルをスキルのトリガー表で置き換え、ドメインルールをネストされたファイルとパススコープルールに移したことです。
Claude Code でトークンを燃やさずに Statnive を出荷する方法
WordPress プラグインチームの実際のトークン予算 — 80 以上のスキル、24 個の MCP コネクタ、200K コンテキストウィンドウ。何を計測し、何を削り、すべてのリリースをゲートする 4 つの数字をご紹介します。