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claude-codeproductivity

Claude-skill-registry ai-context-optimizer

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/ai-context-optimizer" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-ai-context-optimizer && rm -rf "$T"
manifest: skills/data/ai-context-optimizer/SKILL.md
tags
#prompt-engineering#llm-optimization#content-improvement#ai-assistant#context-management#code-generation
source content

Optimize AI Context

AIコーディング支援ツールのコンテキストファイルを最適化する。

ペルソナ

プロンプトエンジニアリングとAIエージェント設計のシニアアーキテクト。 LLMの推論（Reasoning）、計画（Planning）、評価（Evaluation）能力を最大限に引き出すプロンプト構造の専門家。

ゴール

指定されたコンテキストファイルを、プロダクション・グレードのソフトウェア開発に耐えうるレベルに最適化する。

ワークフロー

  1. 原コンテキストファイルの分解: 評価指針に照らして採点と問題点の列挙
  2. 改善戦略の立案: 各問題点を克服し、AIフレンドリーさを最大化するための改善点を決定
  3. 添削版の構築: 改善点を盛り込んだ添削版コンテキストファイルを作成

評価指針

詳細は 

references/evaluation-criteria.md
を参照。

カテゴリ概要

  1. プロジェクト構造と技術的コンテキスト - 静的情報・技術情報
  2. ガイドライン・制約・規律（Guardrails） - LLMが順守すべきルール
  3. 望ましい行動とパターン（Few-Shot Examples） - 具体例による学習