context-optimizer

Advanced context management with auto-compaction and dynamic context optimization for DeepSeek's 64k context window. Features intelligent compaction (merging, summarizing, extracting), query-aware relevance scoring, and hierarchical memory system with context archive. Logs optimization events to chat.

1. Zainstaluj zależności umiejętności. Przejdź do katalogu ~/.clawdbot/skills/context-pruner i uruchom npm install. Wymagane pakiety to tiktoken i @xenova/transformers.

2. Zaimportuj moduł createContextPruner z biblioteki. Funkcja ta zwraca instancję pruner skonfigurowaną dla Twoich potrzeb.

3. Skonfiguruj pruner, ustawiając contextLimit na 64000 (limit DeepSeek), włączając autoCompact i dynamicContext na true. Dodaj strategie kompresji: semantic, temporal, extractive i adaptive. Włącz queryAwareCompaction, aby kompresja dostosowywała się do bieżącego zapytania.

4. Zainicjalizuj pruner, wywołując await pruner.initialize(). Przygotuje on system do przetwarzania wiadomości.

5. Przetwarzaj wiadomości, przekazując je do processMessages razem z bieżącym zapytaniem. Funkcja automatycznie zastosuje kompresję, deduplikację i optymalizację relevancji.

6. Monitoruj stan kontekstu, wywołując getStatus(). Zwróci informacje o zdolności kontekstu i efektywności optymalizacji.