strategic-compact

# 策略性压缩（Strategic Compact）技能

建议在工作流的策略点手动执行 `/compact` 命令，而不是依赖任意的自动压缩（Auto-compaction）。

## 何时启用

- 运行接近上下文限制（200K+ tokens）的长会话（Long Sessions）时
- 处理多阶段任务（研究 → 规划 → 实现 → 测试）时
- 在同一会话中切换到不相关的任务时
- 完成重大里程碑（Milestone）并开始新工作后
- 当响应变慢或连贯性下降（上下文压力）时

## 为什么要进行策略性压缩？

自动压缩在任意点触发：
- 通常在任务中间，导致重要上下文丢失
- 缺乏对逻辑任务边界的感知
- 可能会中断复杂的多步骤操作

逻辑边界处的策略性压缩：
- **在探索之后，执行之前** —— 压缩研究上下文，保留实现方案
- **完成里程碑之后** —— 为下一阶段提供全新的开始
- **重大上下文转移之前** —— 在开始不同任务前清除探索上下文

## 工作原理

`suggest-compact.js` 脚本在 `PreToolUse`（`Edit`/`Write`）钩子（Hook）上运行，并且：

1. **跟踪工具调用** —— 统计会话中的工具调用（Tool Calls）次数
2. **阈值检测** —— 在达到可配置的阈值（默认：50 次调用）时提出建议
3. **定期提醒** —— 达到阈值后，每隔 25 次调用提醒一次

## 钩子配置（Hook Setup）

添加到你的 `~/.claude/settings.json` 中：

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

## 配置

环境变量：
- `COMPACT_THRESHOLD` —— 第一次建议前的工具调用次数（默认：50）

## 压缩决策指南

使用下表来决定何时压缩：

| 阶段转换 | 是否压缩？ | 原因 |
|-----------------|----------|-----|
| 研究 → 规划 | 是 | 研究上下文很臃肿；方案是提炼后的产出 |
| 规划 → 实现 | 是 | 方案已在 `TodoWrite` 或文件中；为代码腾出上下文空间 |
| 实现 → 测试 | 可能 | 如果测试引用了近期代码则保留；如果切换关注点则压缩 |
| 调试 → 下一功能 | 是 | 调试追踪（Debug traces）会污染不相关工作的上下文 |
| 实现中 | 否 | 丢失变量名、文件路径和部分状态的代价很高 |
| 方案失败后 | 是 | 在尝试新方案前清除死胡同式的推理 |

## 压缩后保留的内容

了解哪些内容会持久化，有助于你充满信心地进行压缩：

| 保留 | 丢失 |
|----------|------|
| `CLAUDE.md` 指令 | 中间推理和分析 |
| `TodoWrite` 任务列表 | 之前读取过的文件内容 |
| 记忆文件（`~/.claude/memory/`）| 多步骤对话上下文 |
| 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

1. **规划完成后压缩** —— 一旦方案在 `TodoWrite` 中确定，就进行压缩以全新开始
2. **调试完成后压缩** —— 在继续之前清除错误解决上下文
3. **不要在实现过程中压缩** —— 保留相关更改的上下文
4. **阅读建议** —— 钩子告诉你*何时*，你决定*是否*
5. **压缩前写入** —— 在压缩前将重要上下文保存到文件或记忆中
6. **使用带有总结的 /compact** —— 添加自定义消息：`/compact 下一步重点实现认证中间件`

## 相关内容

- [长篇指南（The Longform Guide）](https://x.com/affaanmustafa/status/2014040193557471352) —— 令牌（Token）优化章节
- 记忆持久化钩子（Memory persistence hooks） —— 用于压缩后仍保留的状态
- `continuous-learning` 技能 —— 在会话结束前提取模式