agent-context-budget — скилл для Claude Code: лимиты контекста
Скилл ограничивает ответы субагентов, выносит большие результаты в файлы и помогает продолжать работу после исчерпания контекста.
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a claude-codeЧто делает agent-context-budget
Скилл задаёт для параллельных и фоновых субагентов формат короткого результата: статус, итог, изменённые файлы, проверки, риски и блокеры. Полные логи, диффы и длинные артефакты остаются по путям, а читающие задачи возвращают выводы со ссылками file:line. Для механических операций выбирается дешёвый уровень модели, для ревью, анализа причин и безопасности — более сильный.
Перед исчерпанием контекста скилл готовит примейр новой сессии с целью, решениями, открытыми вопросами и следующем шагом. В режиме harness он проверяет политику и checkpoint перед запуском дочерних агентов и после их результатов. Долговечные решения записываются как предложения в .coord/memory-proposals/<proposal-id>.json; неподтверждённое предложение не становится каноническим решением.
Для harness mode нужны настроенная AGENT_COLLAB_POLICY и доступный пакет agent-collab; при недоступном пакете автономный цикл не запускается.
Какие задачи решает
- ограничить размер ответа субагента
- вынести логи и диффы в файл
- подобрать уровень модели для задачи
- подготовить продолжение после переполнения контекста
- сохранить решение как проверяемое предложение
Примеры запросов агенту
- Запусти параллельных субагентов для чтения файлов и верни только выводы со ссылками
file:line. - Подготовь короткий handoff, а полный лог положи в файл и укажи его путь.
- Проверь checkpoint перед следующим запуском и подготовь примейр новой сессии.
Как установить agent-context-budget
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/agent-context-budget/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-context-budget/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/agent-context-budget/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/agent-context-budget/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install WenyuChiou/agent-collab-skills agent-context-budget2Вручную: положить файлы
.github/skills/agent-context-budget/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/WenyuChiou/agent-collab-skills --path skills/agent-context-budgetВручную: положить файлы
.devin/skills/agent-context-budget/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о agent-context-budget
Как установить agent-context-budget в Claude Code?
Выполните npx skills add WenyuChiou/agent-collab-skills --skill agent-context-budget -a claude-code, затем проверьте файл ~/.claude/skills/agent-context-budget/SKILL.md.
Что делает agent-context-budget?
Скилл ограничивает ответы субагентов, переносит длинные результаты в файлы и управляет checkpoint перед исчерпанием контекста. Он также разделяет уровни моделей для механических задач и ревью.
Нужен ли для него harness mode?
Harness mode использует AGENT_COLLAB_POLICY и пакет agent-collab. Без доступного пакета автономный цикл не запускается, но можно подготовить пакеты для ручного выполнения.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: agent-context-budget
description: Use when launching parallel or background subagents, or when a handoff, log, or result would be more than a short summary (roughly 2 KB). Caps return sizes (summary in the reply, detail by path), picks a cheap model tier for mechanical lanes, records durable decisions as proposals, and checkpoints or primes a fresh session before context runs out.
---
# agent-context-budget
Keep the primary session small while lanes do the reading and writing. There
is no second budget source: native mode follows the host's limits and the caps
written into each brief; harness mode takes every number from the policy
referenced by the current `TaskCheckpoint`. The "roughly 2 KB" in the
description says when to use this skill; it is not a limit.
Do not use this skill to summarize away unresolved failures, human decisions,
raw scientific evidence, or security findings.
## Before launching lanes
- Put a return cap in every brief: status, short summary, files changed,
checks run, risks, blockers. Long output goes to a file and the lane returns
the path. Raw logs, transcripts, and full diffs never come back inline.
- Reading lanes return conclusions with `file:line` references, not file
dumps. Name exact files and line ranges in the brief.
- Choose model tiers before launch: a cheap tier for mechanical lanes (pattern
edits, scaffolds, bulk reads), a strong tier for review, verdicts,
root-cause analysis, security, and governance. Never switch a lane's model
silently after a failure.
- Background lanes notify on completion. Keep working and read the result
then; do not poll.
- For a follow-up, continue the lane that already holds the context instead
of starting a fresh one.
Host mechanics (parallel calls, background runs, per-lane model, return
schemas) are in [native lanes](../../docs/native-lanes.md).
## What goes into a brief
Only decision-relevant material:
- goal and acceptance contract;
- explicit files and tools in scope;
- direct evidence paths;
- current recorded human decisions;
- relevant interfaces or schemas.
Keep raw logs and complete artifacts at their paths. Include a short failure
excerpt only when the next action needs it.
## Before context runs out
Write a fresh-session primer: goal, current state, decisions and who made
them, open questions, evidence paths, next step. Keep unresolved failures,
human decisions, and security findings visible. Compaction changes the active
context, not cumulative usage or failure history.
## Durable decisions (formerly agent-shared-memory)
Memory output is proposal-only. Repository state, current evidence, and
recorded human decisions outrank memory; recall systems are optional caches.
Native mode may write a proposal file and nothing else under `.coord/`;
applying an approved proposal needs the signed approval of harness mode.
- Write a proposal to `.coord/memory-proposals/<proposal-id>.json` with an
immutable `action` (operation, target_ref, summary, evidence_refs).
- Supersede, archive, and delete need a specific `target_ref`. A proposal
with no evidence refs stays pending.
- Only an explicit human approval, recorded with actor, decision, timestamp,
rationale, affected action hash, and trusted-host HMAC authorization, lets a
proposal be applied. Decline, timeout, and revise are not approval.
- Applying appends one new event to `.coord/memory.yml`.
It never edits an existing event; a resolution, correction, or
supersession is a new append-only event.
- Never report an unapproved proposal as a canonical decision. Delegated
executors never receive the signing key.
Full schema and apply rules:
[references/coord_memory_schema.md](references/coord_memory_schema.md).
## Harness mode
Applies when `AGENT_COLLAB_POLICY` is configured, or a round spans sessions or
tools, runs unattended, or must resume.
1. Validate:
agent-collab policy validate --policy <policy-ref> --json
agent-collab checkpoint validate --checkpoint <checkpoint-ref> --json
2. Record the observed metrics in the checkpoint. Never estimate a lower
number to fit the policy.
3. Before each child spawn and after each returned result, run:
agent-collab policy evaluate \
--policy <policy-ref> \
--checkpoint <checkpoint-ref> \
--json
4. Obey the decision:
- `continue` with `spawn_allowed=true`: build the bounded packet.
- `checkpoint`: write the checkpoint and primer. A v2 slice with
auto_continue advances atomically under the same goal; v1 returns
control. For a v2 action-scope `context_compaction_required`, do local
context maintenance without asking for renewed approval: keep full
artifacts, acceptance evidence, failures, and authorization; build a
smaller linked packet or use native compaction; record measured sizes;
re-evaluate. Do not spawn or advance a slice while this gate is pending.
- `stop` or `spawn_allowed=false`: do not spawn. Respect the v2 scope; an
exhausted action still allows safe primary-agent diagnosis.
5. A configured but unreadable policy stops the run. If the harness package is
unavailable, do not start an autonomous loop; prepare packets for
human-controlled execution instead.
Multi-cycle loop rules (retry counting, failure identity, no-progress cycles)
are in [references/harness-loop.md](references/harness-loop.md).
Outputs (scratch by default): `.coord/context_<NNN>.md` (shape in
[references/harness-loop.md](references/harness-loop.md)),
`.coord/session_primer.md`, and the updated checkpoint. Promote a checkpoint
snapshot only when the repository needs it for resume, shipping, or
acceptance evidence. Agent boundaries do not imply commits.
## Invariants
- Policy values have one machine-readable source; the stricter of the policy
and the host's native limit wins.
- Reserve capacity for required independent review.
- No silent retry, model switch, context discard, or result truncation. A
capped return that points to the full output is not truncation.
- Missing evidence is reported as missing. A decline, cancellation, timeout,
error, or `null` result remains non-success.
- Recall systems may suggest context; they never override repository state or
recorded human decisions.
© WenyuChiou · MIT · WenyuChiou/agent-collab-skills