context-budget

context-budgetスキルの概要

context-budgetスキルでできること

context-budgetスキルは、Claude Codeのセッションコンテキストが agents、skills、rules、MCP servers によってどれだけ消費されているかを監査するためのスキルです。役割は明快で、どこでトークンが使われているのかを洗い出し、実際に重い要素を見積もり、その結果を「プロンプトを短くする」といった曖昧な助言ではなく、優先順位付きの整理・削減アクションに落とし込むことです。

context-budgetを入れるべき人

このスキルが特に向いているのは、ある程度複雑なClaude Code環境を運用している人です。たとえば、複数のカスタムagentを使っている、skills/ フォルダが増えてきた、ruleファイルが多層化している、MCP server をいくつも併用している、といったケースです。セッションが遅く感じる、出力のブレが気になる、新しいツールを追加すると品質が落ちそうで不安、といった状況なら、context-budgetはかなり相性が良いです。逆に、ファイル数が少ないミニマルな構成では効果は限定的です。

汎用的なプロンプトではなく、あえてcontext-budgetが選ばれる理由

汎用の監査プロンプトでも「肥大化を探して」とは頼めますが、context-budgetには手順化されたワークフローがあります。構成要素の棚卸し、トークン負荷の見積もり、よくあるホットスポットの特定、コピーされたskillの二重計上回避、そして削減余地のランキング化までを一貫して行えます。推測頼みになりにくく、再現性のある見直し手順を作れるため、Skill Testing でもcontext-budgetスキルは使い勝手があります。

インストール前に知っておきたい制約

これは見積もりとトリアージのためのスキルであり、バイト単位で正確な tokenizer でも、自動リファクタリングツールでもありません。重視するのは、巨大なファイル、冗長な frontmatter、重複・競合する rules、ツール数の多い MCP servers といった、実務上のオーバーヘッドの兆候です。実行時の厳密なトークン計測が必要な場合は、context-budgetの数値はあくまで方向感を示すものとして扱い、どこを手動で詳しく確認すべきかの優先付けに使うのが適切です。

context-budgetスキルの使い方

スキル運用にcontext-budgetを導入する

このrepositoryでは、context-budget専用の単独パッケージは公開されていません。実際の導入は親repo経由で行い、そこから context-budget スキルを呼び出す形になります。よくある開始手順は次のとおりです。

npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill context-budget

その後、インストール済みskillsの中に対象スキルが存在することを確認し、実行前に想定フローを把握したい場合は、source repo の skills/context-budget/SKILL.md を開いておくと判断しやすくなります。

context-budgetスキルに必要な入力

context-budgetスキルは、実際のClaude Codeワークスペース構成を渡したときに最も力を発揮します。特に有用なのは次の入力です。

• agents/*.md
• skills/*/SKILL.md
• rules/**/*.md
• .mcp.json または有効なMCP設定
• 通常セッションで実際にロードされている構成要素に関するメモ

単に「audit my context」と依頼するのは不十分です。より良い依頼は、たとえば次のようなものです。
「agents/、skills/、rules/、.mcp.json にまたがる token overhead を監査して。重いファイル、重複したskills、重なり合うrules、MCP tool schema cost を見積もって、impact と effort のバランス順に上位5件の削減候補を返して。」

ざっくりした目的を、強いcontext-budgetプロンプトに変える

弱いプロンプトは、ただの要約を求めがちです。強いcontext-budgetの使い方では、対象範囲、出力形式、判断基準まで明示します。例:

“Use the context-budget skill on this repo. Inventory all agents, skills, rules, and MCP servers. Estimate token consumption with clear assumptions, skip identical duplicated skills if mirrored under .agents/skills/, flag heavy files and redundant rule content, and recommend immediate, medium, and low-priority cuts. Include likely savings and risk of removing each item.”

このようなプロンプトが有効なのは、計測、重複排除、優先順位付けを分けて扱うようスキルに促せるからです。

最適な進め方と、最初に読むべきファイル

まず SKILL.md を確認してください。ここに手法全体がまとまっています。特に見るべきなのは次の項目です。

1. When to Use
2. How It Works
3. Phase 1: Inventory
4. Phase 2 の分類と推奨アクション

実運用では、次の流れが最も安定します。

1. まず広めに1回監査する。
2. 最も大きいホットスポットを手動で検証する。
3. 一度に1カテゴリずつ削除または統合する。
4. 変更のたびにcontext-budgetスキルを再実行する。

この進め方なら、有用な挙動を壊すような大規模整理を避けつつ、コンテキストの余裕を比較的早く取り戻せます。

context-budgetスキルのFAQ

小規模な構成でもcontext-budgetは使う価値がある？

たいていはありません。skillsが少なく、MCPの肥大化も起きていないなら、通常の目視確認で十分なことが多いです。context-budgetスキルの価値が高まるのは、環境の構成要素が増えて、見えにくいオーバーヘッドが品質に影響したり、今後の追加作業のリスクになったりする段階です。

context-budgetは普通のrepoレビュー用プロンプトと何が違う？

一般的なプロンプトは内容の質を見がちですが、context-budgetが見るのはコンテキストコストです。重複してインストールされたskills、長すぎる説明、重なり合うrules、肥大化したMCP tool schema など、見落としやすいオーバーヘッド源に焦点を合わせています。この目的特化の狭さがあるからこそ、「optimize my setup」のような広い依頼よりも有効に働くことがあります。

初心者でもcontext-budgetスキルを使える？

はい。Claude Codeの設定ファイルやフォルダの場所を把握できていれば使えます。深い tokenization の知識までは不要です。初心者にありがちなリスクは、「large file」の警告だけを見て、有用なガイダンスまで削除してしまうことです。context-budgetスキルは候補の優先順位付けに使い、削除前に影響の大きい項目を必ず確認してください。

どんなときはcontext-budgetを使わないほうがいい？

問題がコンテキスト負荷ではなく、タスク指示の弱さ、例の質の悪さ、権限不足といった別要因にあるなら、使っても的外れになりやすいです。また、厳密な tokenizer の計算や自動編集が必要な場合にも不向きです。context-budgetガイドは、正確な会計やワンクリック修正のためではなく、診断と優先順位付けのためのものです。

context-budgetスキルを改善するには

repoの前提情報と、実際のロード状況をより具体的に渡す

context-budgetの結果精度を上げる最善策は、実際のセッションで何がロードされているのかを明確に伝えることです。常時有効なrulesと、たまにしか使わないrulesを分けて示し、MCP servers も有効化されているだけのものと、普段から稼働しているものを区別してください。これがないと、影響の小さい要素を過大評価し、本当のボトルネックを見落とす可能性があります。

生の件数ではなく、順位付きのトレードオフを求める

トークン見積もりの件数だけでは不十分です。context-budgetスキルには、impact、effort、risk で発見事項を評価させてください。たとえば「固有の機能を失わずに、意味のあるコンテキスト削減につながる提案を優先して」と伝えると有効です。これにより、重複したrule文を削る前に、長いが重要なskillを削除するといった、筋の悪い提案を避けやすくなります。

よくある失敗パターンを意識する

大きな失敗要因は、ミラーされたファイルの二重計上、すべてのtoolを同じ重さとみなすこと、大きいファイルを自動的に無駄と決めつけることです。プロンプトでは、次の区別を明示的に求めてください。

• duplicated content と unique content
• static overhead と frequently used context
• bloated frontmatter と necessary operational instructions

こうしておくと、出力が実際の判断に使いやすくなります。

cleanupのたびにcontext-budgetを再実行する

多くの編集をまとめて行い、うまくいくことを期待する進め方は避けてください。context-budgetスキルは反復的に使うのが基本です。監査し、1つのまとまりを変更し、再監査し、比較する。この手順にすると、実際に使えるコンテキスト余白が増えたのか、それとも複雑さを別の場所へ移しただけなのかを見極めやすくなります。Skill Testingでも、単発レポートを作るより、この反復運用のほうが、実働中の環境を本当に改善できているかを最短で確認できます。