# claude-compaction-restore

Помогает не потерять связи между файлами и решениями после компакции контекста: перед сжатием пишется карта восстановления, после — сессия перечитывает её и собирает картину заново.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 8172
- Автор: mvschwarz
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/mvschwarz/openrig/tree/HEAD/packages/daemon/assets/plugins/openrig-core/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-25
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/claude-compaction-restore

## Что делает

Компакция сохраняет факты, но теряет связи. Имена файлов, id строк и решения остаются, а вот почему файл важен, что от чего зависит и что вы собирались делать дальше — пропадает. Скилл закрывает эту дыру: перед сжатием вы пишете restore map, короткую сводку плюс связи между тем, что уже лежит на диске.

Карта опирается на то, что и так есть: JSONL-транскрипт сессии, restore packet от хука PreCompact, очереди и mission-файлы вроде `SPEC.md` и `NOTES.md`. Копировать их не нужно, достаточно ссылок. А вот причины решений, отклонённые варианты и порядок «что было, что сделано, что дальше» живут только в голове — их и надо записать. После компакции сессия читает свой же ранжированный список источников и восстанавливает картину до того, как что-то делать.

Есть два класса восстановления: обычный, примерно до 100k реального контекста, и high-context для оркестраторов и планировщиков, до 200k. Бюджеты рассчитаны на окно около 1M токенов, на меньшем окне их советуют масштабировать до 10% и 20%. Размер файла плохо предсказывает стоимость: в прогонах OpenRig реальный контекст вырастал в 1.7–2 раза относительно оценки «байты ÷ 4». Так что ранжируйте примерно на 50k байт ÷ 4 для первого уровня и проверяйте фактический расход через `rig compact-plan --json`. Скилл завязан на команды `rig` и структуру OpenRig — без них карта и recap-файл работать не будут.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mvschwarz/openrig --skill claude-compaction-restore -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/claude-compaction-restore/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mvschwarz/openrig --skill claude-compaction-restore -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mvschwarz/openrig --skill claude-compaction-restore -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mvschwarz/openrig claude-compaction-restore
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mvschwarz/openrig --skill claude-compaction-restore -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mvschwarz/openrig --path packages/daemon/assets/plugins/openrig-core/skills/claude-compaction-restore
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mvschwarz/openrig --skill claude-compaction-restore -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mvschwarz/openrig/tree/HEAD/packages/daemon/assets/plugins/openrig-core/skills/claude-compaction-restore/SKILL.md

## Когда брать
- восстановить связи между файлами и решениями после компакции
- записать карту восстановления перед сжатием контекста
- понять, на чём остановилась длинная сессия и что делать дальше
- разделить источники по важности и не читать транскрипт целиком
- опубликовать recap места, чтобы старый не выдавался за текущий

## Примеры запросов агенту
- сессия вот-вот скомпактится, напиши restore map по preparation request
- перечитай свою карту восстановления и собери картину заново
- проверь реальный расход контекста через `rig compact-plan --json`

## Похожие
- [cursor-memory-curator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cursor-memory-curator.md) — скилл · 2700 установок
- [fal-restore](https://affpapa.org/nevibecode/skills/fal-restore.md) — скилл · 2700 установок
- [session-history](https://affpapa.org/nevibecode/skills/session-history.md) — скилл · 13900 установок
- [restore-credentials](https://affpapa.org/nevibecode/skills/restore-credentials.md) — скилл · 638 установок
- [recap](https://affpapa.org/nevibecode/skills/recap.md) — скилл · 13700 установок
- [database-backup-restore](https://affpapa.org/nevibecode/skills/database-backup-restore.md) — скилл · 582 установки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md