context-budget

What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

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name: context-budget
description: エージェント、スキル、MCPサーバー、ルールにわたってClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査します。肥大化、冗長なコンポーネントを特定し、優先順位付けされたトークン節約の推奨事項を生成します。
origin: ECC
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# コンテキストバジェット

Claude Codeセッションで読み込まれたすべてのコンポーネントのトークンオーバーヘッドを分析し、コンテキストスペースを取り戻すための実用的な最適化を表示します。

## 使用時期

- セッションのパフォーマンスが低下しているか、出力品質が低下している場合
- 多くのスキル、エージェント、またはMCPサーバーを追加した後
- 実際に持っているコンテキストのヘッドルームを確認したい場合
- コンポーネントを追加する計画があり、スペースがあるか確認したい場合
- `/context-budget`コマンドを実行する場合（このスキルがそれをサポートします）

## 動作方法

### フェーズ1: インベントリ

すべてのコンポーネントディレクトリをスキャンしてトークン消費を推定します：

**エージェント** (`agents/*.md`)
- ファイルごとの行数とトークンをカウント（単語数 × 1.3）
- `description`フロントマターの長さを抽出
- フラグ: 200行超のファイル（重い）、30単語超のdescription（肥大化したフロントマター）

**スキル** (`skills/*/SKILL.md`)
- SKILL.mdごとのトークンをカウント
- フラグ: 400行超のファイル
- `.agents/skills/`の重複コピーを確認 — 二重カウントを避けるために同一コピーをスキップ

**ルール** (`rules/**/*.md`)
- ファイルごとのトークンをカウント
- フラグ: 100行超のファイル
- 同一言語モジュール内のルールファイル間のコンテンツの重複を検出

**MCPサーバー** (`.mcp.json`またはアクティブなMCP設定)
- 設定されたサーバー数と合計ツール数をカウント
- スキーマオーバーヘッドをツールあたり約500トークンと推定
- フラグ: 20以上のツールを持つサーバー、シンプルなCLIコマンド（`gh`、`git`、`npm`、`supabase`、`vercel`）をラップするサーバー

**CLAUDE.md** (プロジェクト + ユーザーレベル)
- CLAUDE.mdチェーンのファイルごとのトークンをカウント
- フラグ: 合計300行超

### フェーズ2: 分類

すべてのコンポーネントをバケットに分類します：

| バケット | 基準 | アクション |
|--------|----------|--------|
| **常に必要** | CLAUDE.mdで参照されている、アクティブなコマンドをサポート、または現在のプロジェクトタイプに一致 | 保持 |
| **時々必要** | ドメイン固有（例：言語パターン）、CLAUDE.mdで未参照 | オンデマンドアクティベーションを検討 |
| **めったに必要でない** | コマンド参照なし、コンテンツ重複、または明らかなプロジェクト一致なし | 削除または遅延ロード |

### フェーズ3: 問題の検出

以下の問題パターンを特定します：

- **肥大化したエージェントdescription** — フロントマターに30単語超のdescriptionはすべてのTaskツール呼び出しで読み込まれる
- **重いエージェント** — 200行超のファイルはすべてのスポーン時にTaskツールのコンテキストを膨らませる
- **冗長なコンポーネント** — エージェントロジックを複製するスキル、CLAUDE.mdを複製するルール
- **MCPの過剰サブスクリプション** — 10以上のサーバー、または無料で利用できるCLIツールをラップするサーバー
- **CLAUDE.mdの肥大化** — 冗長な説明、古いセクション、ルールであるべき指示

### フェーズ4: レポート

コンテキストバジェットレポートを生成します：

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Context Budget Report
═══════════════════════════════════════

Total estimated overhead: ~XX,XXX tokens
Context model: Claude Sonnet (200K window)
Effect

Use this skill

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "skill": "imp-fa47e60f-65a8-4207-98f3-092a0ad12824",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}

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