トークン最適化向けの Agent Skills
トークン最適化は、同じ仕事により少ないモデルコンテキストを使う実践です。必要なものだけを取得し、残りを圧縮し、繰り返すものをキャッシュし、使った分を測定します。このトピックのスキルは6つのいずれかに取り組みがちです。プロンプトの形、コンテキストの選択、以前のターンの圧縮、APIが許す場合の安定したプレフィックスのキャッシュ、より小さなモデルへのターンのルーティング、そしてどれかが役立ったかを判断するためのトークン計数です。ランク付けされたリストは、端から端まで導入するスタックではなく、特定のボトルネックの候補群として読んでください。問題に合うサブトピックを見つけ、その下の項目を比較し、次を追加する前に1つ試してください。6つのうちどれを直しているか言えないなら、測定から始めてください。
8 件から開始18 件のおすすめ候補
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Token optimization is using less model context for the same job: retrieve only what is needed, compress, cache, and measure.
関連性の高い結果です。Skill の説明を読み、目的に合うか確認してください。
- 順位 01Agent Skill を見る直接一致
token-efficiency
コスト効率の高いClaude Code利用のためのトークン最適化ベストプラクティス。効率的なファイル読み取り、コマンド実行、出力処理、モデル選択、readよりbashを優先する戦略を網羅する。
2,362 · 人気度 - 順位 02Agent Skill を見る直接一致
text-optimizer
トークン効率、構造、重複排除、LLM理解などのカテゴリにわたる52の研究に裏付けられたルールを用いて、LLMのトークン効率のためにテキスト、プロンプト、ドキュメントを最適化する。
2,132 · 人気度 - 順位 03Agent Skill を見る直接一致
context-budget
エージェント、skills、MCPサーバー、ルール全体でClaude Codeのコンテキストウィンドウ消費を監査し、肥大化を特定して優先順位付きのトークン節約推奨事項を作成します。
9,165 · 人気度 - 順位 04Agent Skill を見る直接一致
prompt-engineer
LLMプロンプトの作成、リファクタリング、評価を行い、プロンプトパターン、トークン効率の最適化、評価フレームワーク、構造化出力、システムプロンプト、コンテキスト管理をカバーする。
5,250 · 人気度 - 順位 05Agent Skill を見る直接一致
principle-guard-the-context-window
有限のコンテキストウィンドウを守るための原則：大きなペイロードはサブエージェントに振り分け、選択的に読み込み、よく使う内容はインラインに保ち、フェーズごとに範囲を制限します。
3,659 · 人気度 - 順位 06Agent Skill を見る直接一致
smart-explore
tree-sitter AST解析を用いたトークン最適化された構造的コード検索。ファイル全体の読み込みを検索、アウトライン、展開のステップに置き換え、コードベースを効率的に探索する。
6,991 · 人気度 - 順位 07Agent Skill を見る直接一致
qwenchance
ループを断ち切り、推論を制限し、コンテキスト予算を監視し、コンテキストウィンドウが埋まる前にクリーンなハンドオフを起動することで、長いタスクを軌道に乗せ続けます。
2,323 · 人気度 - 順位 08Agent Skill を見る直接一致
skill-progressive-disclosure-design
コンテキスト効率のために skill の内容を SKILL.md と参照ファイルにどう分割するかを決め、段階的開示、トリガー、参照ファイルの構造を扱う。
2,560 · 人気度
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- 順位 09Agent Skill を見る一致の可能性
azure-aigateway
公式description: "AIモデル、MCPツール、エージェントのためのAI GatewayとしてAzure API Managementを構成する。WHEN: セマンティックキャッシュ、トークン制限、コンテンツ安全性、ロードバランシング、AIモデルガバナンス、MCPレート制限、ジェイルブレイク検出、Azure OpenAIバックエンドの追加、AI Foundryモデルの追加、AIゲートウェイのテスト、LLMポリシー、AIバックエンドの構成、トークンメトリクス、AIコスト管理、APIの変換
514,751 · 人気度 - 順位 10Agent Skill を見る一致の可能性
claude-api
公式|- Claude API / Anthropic SDKのリファレンス — モデルID、料金、パラメータ、ストリーミング、ツール使用、MCP、エージェント、キャッシュ、トークンカウント、モデル移行。TRIGGER — 対象ファイルを開く前に読むこと。「一行に見える」からといって飛ばさない — 次のいずれかに該当するときは常に: プロンプトが何らかの形でClaude/Anthropicに言及している（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）。ユーザーがLLM（料金/モデル選択/制限/キャッシュ）について尋ねている — 決して記憶から答えてはいけない。またはタスクがLLM的な形状でプロバイダが明示されていない（agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use、生成/要約/抽出/分類/書き換え/対話、NL、デバッグの拒否/カットオフ/ストリーミング/ツール呼び出し/トークン）。SKIPは別のプロバイダを扱っている場合のみ（すべてのトリガーを上書き）: クエリでOpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollamaが指定されている。または`grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'`がプロジェクトでヒットする（プロバイダが指定されていない場合はこのgrepを最初に実行 — ファイルを読まないこと）。
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gemini-api-dev
Gemini APIコードを書くためのSkillで、テキスト、チャット、マルチモーダル、画像/動画/音声生成、ストリーミング、関数呼び出し、構造化出力、モデル移行をPythonとTypeScriptでカバーします。
23,448 · 人気度 - 順位 12Agent Skill を見る一致の可能性
saga
オーケストレーターエージェントがワーカーサブエージェントに委任する自律的な仕様駆動開発サーガを実行し、オンディスク状態によってオーケストレーターのコンテキストウィンドウをクリーンに保つ。
19,670 · 人気度 - 順位 13Agent Skill を見る一致の可能性
agent-memory-systems
短期コンテキストウィンドウ、長期ベクトルストア、記憶の整理と検索のための認知アーキテクチャを含む、エージェントのメモリ設計を扱う。
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planning-with-files-es
マルチステップのエージェントタスク向けの永続的なファイルベース計画。task_plan.md、findings.md、progress.mdをディスク上に保持し、ライフサイクルフックが選択された計画コンテキストを注入します。
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session-handoff
AIエージェントのセッション引き継ぎ用のハンドオフ文書を作成し、コンテキストウィンドウが容量に近づいたときに新しいエージェントが作業を継続できるよう状態を記録する。
4,150 · 人気度 - 順位 16Agent Skill を見る一致の可能性
gemini
コードレビュー、計画レビュー、大規模コンテキスト（20万トークン超）処理のためにGemini CLIを実行し、モデル選択と承認モードのガイダンスを提供します。
3,931 · 人気度 - 順位 17Agent Skill を見る直接一致
caveman
注目技術的な正確さを保ちながら出力トークンを削減する超圧縮コミュニケーションモード。レベルはlite、full、ultraとwenyan系のバリアント。 /caveman、「caveman mode」、「talk like caveman」、「be brief」、「less tokens」に使用します。
- 順位 18Agent Skill を見る直接一致
context-mode
注目大量の出力を処理するときは、Bash/catの代わりにcontext-modeツール（ctx_execute、ctx_execute_file）を使用。トリガー：「analyze logs」「summarize output」「process data」「parse JSON」「filter results」「extract errors」「check build output」「analyze dependencies」「process API response」「large file analysis」「page snapshot」「browser snapshot」「DOM structure」「inspect page」「accessibility tree」「Playwright snapshot」「run tests」「test output」「coverage report」「git log」「recent commits」「diff between branches」「list containers」「pod status」「disk usage」「fetch docs」「API reference」「index documentation」「call API」「check response」「query results」「find TODOs」「count lines」「codebase statistics」「security audit」「outdated packages」「dependency tree」「cloud resources」「CI/CD output」。20行を超える可能性のあるあらゆるMCPツール出力でも発動。サブエージェントのルーティングはPreToolUseフックで自動処理。
このトピックの内容
各サブトピックは、特定の状況に合う Agent Skills をまとめたものです。
- Prompt shape
- What you put in the prompt is the first budget item.
- Context selection
- Do not paste the whole repo if three files would do.
- Compression
- Shrink earlier turns so later ones still fit.
- Caching
- Pay once for the stable prefix if the API allows it.
- Routing
- Not every turn needs the largest model.
- Measurement
- If you do not count tokens, you are not optimizing them.
よくある質問
- 初心者はどこから始めるべきですか？
- 測定から始めてください。トークンを数えなければ、最適化していることにはなりません。コンテキストがどこへ向かっているか見えたら、プロンプトの形とコンテキスト選択が最も安価に変えられるものです。プロンプトに入れるものは最初の予算項目であり、3つのファイルがリポジトリ全体の役割を果たすこともよくあります。
- このリストはどのように並べられていますか？
- 観測された検索需要でランク付けされており、トピックに直接一致するものが先に配置され、単一のパブリッシャーが占められる項目数には上限があります。自分のボトルネックに対処するスキルが見つかるまでリストを読み進めてください。
- 6つのサブトピックすべてをカバーする必要がありますか？
- いいえ。圧縮、キャッシュ、ルーティングはそれぞれ別の問題を解決し、キャッシュは使用するAPIが安定したプレフィックスを一度だけ支払うことを許す場合にのみ当てはまります。実際にコンテキストをあふれさせているものに合うサブトピックを選んでください。
- これらのスキルを複数組み合わせることはできますか？
- できますが、それぞれがコンテキストの組み立て方を変えるため、1つずつ追加して再測定してください。圧縮スキルとコンテキスト選択スキルは相互作用することがあり、前後でトークンを数えない限り、どちらが効いたかは分かりません。
Agent Skill のインストール方法
Agent Skills は SKILL.md ファイルです。適切な skills ディレクトリに置くと、多くのエージェントが自動で認識します。
- Claude Code — copy the SKILL.md for token-efficiency into ~/.claude/skills/token-efficiency/ for yourself, or .claude/skills/token-efficiency/ to share it with a project.
- From the registry — run npx skills add delphine-l/claude_global@token-efficiency.
- Or download token-efficiency from its source and place that SKILL.md in the directory above.
選び方 インストール前に出典と Skill 自身の説明を確認してください。Official と Notable は出所を示すラベルです。