mturac 战略精简技能
建议在你的工作流程中的战略节点手动执行 /compact，而不是依赖任意的自动精简。
何时激活
- 运行长时间会话，接近上下文限制时（200K+ tokens）
- 处理多阶段任务时（研究 → 规划 → 实施 → 测试）
- 在同一会话中切换不相关的任务时
- 完成一个主要里程碑并开始新工作时
- 当响应变慢或连贯性下降时（上下文压力）
为何采用战略精简？
自动精简会在任意时间点触发：
- 通常在任务中途，丢失重要上下文
- 无法感知逻辑任务边界
- 可能中断复杂的多步骤操作
在逻辑边界进行战略精简：
- 探索之后，执行之前 — 压缩研究上下文，保留实施计划
- 完成里程碑之后 — 为下一阶段重新开始
- 在主要上下文切换之前 — 在开始不同任务前清理探索上下文
工作原理
suggest-compact.js 脚本在 PreToolUse (Edit/Write) 时运行，并且：
- 跟踪工具调用 — 统计会话中的工具调用次数
- 阈值检测 — 在可配置的阈值处建议压缩（默认：50次调用）
- 定期提醒 — 达到阈值后，每25次调用提醒一次
钩子设置
添加到你的 ~/.codex/settings.json：
{
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Edit",
"hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.codex/scripts/hooks/suggest-compact.js" }]
},
{
"matcher": "Write",
"hooks": [{ "type": "command", "command": "node ~/.codex/scripts/hooks/suggest-compact.js" }]
}
]
}
}
配置
环境变量：
COMPACT_THRESHOLD— 首次建议前的工具调用次数（默认：50）
压缩决策指南
使用此表来决定何时压缩：
| 阶段转换 | 压缩？ | 原因 |
|---|---|---|
| 研究 → 规划 | 是 | 研究上下文很庞大；规划是提炼后的输出 |
| 规划 → 实施 | 是 | 规划已保存在 TodoWrite 或文件中；释放上下文以进行编码 |
| 实施 → 测试 | 可能 | 如果测试引用最近的代码则保留；如果要切换焦点则压缩 |
| 调试 → 下一项功能 | 是 | 调试痕迹会污染不相关工作的上下文 |
| 实施过程中 | 否 | 丢失变量名、文件路径和部分状态代价高昂 |
| 尝试失败的方法之后 | 是 | 在尝试新方法之前，清理掉无效的推理过程 |
压缩后保留的内容
了解哪些内容会保留有助于您自信地进行压缩：
| 保留的内容 | 丢失的内容 |
|---|---|
| CODEX.md 指令 | 中间的推理和分析 |
| TodoWrite 任务列表 | 您之前读取过的文件内容 |
记忆文件 (~/.codex/memory/) |
多轮对话的上下文 |
| Git 状态（提交、分支） | 工具调用历史和计数 |
| 磁盘上的文件 | 口头陈述的细微用户偏好 |
最佳实践
- 规划后压缩 — 一旦计划在 TodoWrite 中最终确定，就压缩以重新开始
- 调试后压缩 — 在继续之前，清理错误解决上下文
- 不要在实施过程中压缩 — 为相关更改保留上下文
- 阅读建议 — 钩子告诉您何时，您决定是否
- 压缩前写入 — 在压缩前将重要上下文保存到文件或记忆中
- 使用带摘要的
/compact— 添加自定义消息：/compact Focus on implementing auth middleware next
令牌优化模式
触发表惰性加载
不在会话开始时加载完整的技能内容，而是使用一个将关键词映射到技能路径的触发表。技能仅在触发时加载，可将基线上下文减少 50% 以上：
| 触发词 | 技能 | 加载时机 |
|---|---|---|
| "test", "tdd", "coverage" | tdd-workflow | 用户提及测试时 |
| "security", "auth", "xss" | security-review | 涉及安全相关工作时 |
| "deploy", "ci/cd" | deployment-patterns | 涉及部署上下文时 |
上下文组合感知
监控哪些内容正在消耗你的上下文窗口：
- CODEX.md 文件 — 始终加载，需保持精简
- 已加载技能 — 每个技能增加 1-5K 令牌
- 对话历史 — 随每次交流增长
- 工具结果 — 文件读取、搜索结果会增加体积
重复指令检测
常见的重复上下文来源：
- 相同的规则同时出现在
~/.codex/rules/和项目.codex/rules/中 - 技能重复了 CODEX.md 的指令
- 多个技能覆盖了重叠的领域
上下文优化工具
token-optimizerMCP — 通过内容去重实现 95% 以上的自动令牌减少context-mode— 上下文虚拟化（已演示从 315KB 减少到 5.4KB）
相关
- 长篇指南 — Token 优化部分
- 记忆持久化钩子 — 用于在压缩后保留状态
continuous-learning技能 — 在会话结束前提取模式