context-budget

context-budget 技能總覽

context-budget 技能會做什麼

context-budget 技能會稽核 Claude Code 會話中的 context 被 agents、skills、rules 和 MCP servers 消耗了多少。它的工作很單純：找出 token 花在哪裡、估算哪些地方真正昂貴，並把結果轉成有優先順序的清理動作，而不是空泛的「縮短 prompt」建議。

誰適合安裝 context-budget

這個技能最適合維護非簡單 Claude Code 環境的人：有多個自訂 agents、不斷增長的 skills/ 資料夾、分層 rule 檔，或好幾個 MCP servers。若你的 sessions 感覺變慢、輸出開始飄、或你不確定再加一個工具會不會傷到品質，context-budget 會很適合。若你的設定很精簡、只有少數幾個檔案，這個技能的幫助就比較有限。

為什麼使用者會選它，而不是通用 prompt

通用的稽核 prompt 可能只會叫模型「找出膨脹內容」，但 context-budget 提供的是結構化流程：盤點元件、估算 token 負載、標記常見熱點、避免把複製的 skills 重複計算，並產生有排序的節省機會。這也讓 context-budget 技能很適合用在 Skill Testing，因為它能減少猜測，建立可重複的檢視路徑。

安裝前先知道的主要限制

這是一個估算與分流判斷技能，不是精準到 byte 的 tokenizer，也不是自動重構工具。它聚焦的是實務上可觀察到的負擔訊號，例如檔案過大、frontmatter 過於冗長、rule 內容互相重疊，以及 tool 數量很多的 MCP servers。若你需要的是執行時精確 token 帳務，請把它的數字當成方向性參考，再用來排定人工檢查的順序。

如何使用 context-budget 技能

在你的技能工作流程中安裝 context-budget

這個 repository 沒有把這個技能獨立包成單一套件。實務上，使用者會從 parent repo 安裝，並從那裡呼叫 context-budget skill。常見的起點是：

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

接著確認這個 skill 已經出現在你安裝的 skills 中；如果你想在執行前先理解預期的稽核流程，也可以打開原始 repo 裡的 skills/context-budget/SKILL.md。

context-budget 技能需要哪些輸入

context-budget 技能最適合搭配真實的 Claude Code workspace 結構。實用的輸入包括：

• agents/*.md
• skills/*/SKILL.md
• rules/**/*.md
• .mcp.json 或目前啟用的 MCP 設定
• 哪些元件在一般 sessions 中 वास्तव際會載入的說明

不要只問「幫我稽核 context」。更好的問法是：
「請稽核 agents/、skills/、rules/ 和 .mcp.json 的 token 負擔。估算大型檔案、重複 skills、重疊 rules，以及 MCP tool schema 的成本。請依影響力排序，列出前 5 項節省機會。」

把模糊目標改寫成更強的 context-budget prompt

弱 prompt 通常只會要求一個泛泛的摘要。強的 context-budget 使用方式會把範圍、輸出格式與判斷標準說清楚。範例：

「請對這個 repo 使用 context-budget skill。盤點所有 agents、skills、rules 和 MCP servers。以清楚的假設估算 token 消耗，若 .agents/skills/ 底下有完全相同的 duplicated skills，則略過重複副本，標記大型檔案與冗餘的 rule 內容，並提出立即、中期、低優先順序的刪減建議。請附上每一項可能節省的量，以及移除它的風險。」

這樣的 prompt 會提升品質，因為它強迫 skill 把測量、去重與排序分開處理。

最佳工作流程，以及應先讀哪些內容

先讀 SKILL.md；那裡有完整方法。重點看：

1. When to Use
2. How It Works
3. Phase 1: Inventory
4. Phase 2 的分類與建議

實際使用時，最佳流程是：

1. 先跑一次大範圍稽核。
2. 手動驗證最大的熱點。
3. 一次只移除或整併一類。
4. 每次變更後重新跑 context-budget 技能。

這樣可以避免大規模清理把有用行為弄壞，同時又能快速回收 context 空間。

context-budget 技能常見問題

小型設定值得用 context-budget 嗎？

通常不值得。若你只有少數幾個 skills，也沒有 MCP 擴張問題，單純檢查通常就夠了。當你的環境開始有足夠多變數，隱性負擔會影響品質，或讓未來新增項目變得有風險時，context-budget 才會更有價值。

context-budget 和一般 repo review prompt 有什麼不同？

一般 prompt 多半在看內容品質；context-budget 則是在看 context 成本。它特別針對容易被忽略的負擔來源，例如重複安裝的 skills、過長的描述、重疊的 rules，以及 MCP tool schema 的體積。也因為這個聚焦，它往往比泛用的「幫我優化設定」要求更有效。

初學者可以用 context-budget 技能嗎？

可以，只要你找得到自己的 Claude Code 設定檔與資料夾就行。不需要深入了解 tokenization。初學者最大的風險，是看到「大型檔案」警告後就過度刪除有用的指引。建議先用這個技能排序，再對高影響項目做人工檢查後才移除。

什麼情況下不該用 context-budget？

如果你的問題與 context 負載無關，例如任務指令太弱、範例不對，或權限不足，就先別用它。當你需要的是精確 tokenizer 計算或自動修改時，也不適合用 context-budget；這份 guide 是拿來做診斷與排序，不是拿來做精準帳務或一鍵修復。

如何改進 context-budget 技能

提供更好的 repo 背景與實際載入假設

要讓 context-budget 的結果更準，最有效的方法就是告訴它真實 sessions 中到底載入了什麼。要區分永遠啟用的 rules 和很少使用的 rules，也要區分實際啟用的 MCP servers 與雖然已設定但平常閒置的 servers。沒有這些資訊，skill 可能會高估低影響元件，反而低估真正的瓶頸。

要求排序後的取捨，而不只是原始數字

只有 token 估算還不夠。請讓 context-budget 技能依影響、工作量與風險來評分結果。例如：「優先提出能節省明顯 context、但不會移除獨特能力的建議。」這樣可以避免出現不好的建議，例如在刪除重複 rule 文字之前，先把一個很長但很關鍵的 skill 刪掉。

留意常見失誤模式

最常見的失誤是把鏡像檔案重複計算、把所有工具都當成一樣昂貴，以及以為大型檔案一定浪費。你可以要求這個 skill 明確區分：

• 重複內容 vs. 獨特內容
• 靜態負擔 vs. 常用 context
• 過肥的 frontmatter vs. 必要的作業指令

這樣輸出會更接近可直接決策的狀態。

每次清理後都重新跑 context-budget

不要一次改很多，然後只希望結果會好。請迭代使用 context-budget 技能：稽核、修改一個區塊、再稽核、比較差異。這能看出清理是否真的釋放了可用的 context 空間，還是只是把複雜度移到別處。對 Skill Testing 來說，反覆執行是最快驗證這個 skill 是否真的改善工作環境的方法，而不是只產出一份一次性的報告。