审计 Claude Code 上下文占用并给出可执行的节省令牌优化建议。
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请帮我安装 askskill 上的 "context-budget" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/context-budget/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/context-budget/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请审计当前 Claude Code 会话中 agents、skills、rules、MCP servers 和 CLAUDE.md 的上下文占用,并按组件类型汇总估算 token,指出最占空间的部分。
一份上下文预算报告,包含各类组件的估算占用和主要膨胀来源。
基于当前配置,找出重复组件、过长描述、重型 agent 和过多的 MCP 工具,并按预期节省 token 的优先级给出优化建议。
按优先级排序的优化清单,说明每项问题及可回收的上下文空间。
请估算当前 Claude Code 会话的总上下文开销、可用上下文余量,并判断是否适合继续添加新的 skill 或 MCP server。
当前上下文余量评估,以及是否还有空间扩展组件的判断。
开发者或 DevOps 在会话变慢、输出质量下降时,可用它审计已加载组件的上下文占用,定位哪些 agent、skill、规则或 MCP 配置造成膨胀。
当团队计划增加新的 skill、agent 或 MCP server 时,它可以估算当前上下文余量,帮助判断是否还有空间继续扩展。
如果最近加入了很多技能、代理或规则,它可以识别重复内容、过长描述和可按需启用的组件,帮助精简配置。
文档介绍了 Context Budget 如何分析 Claude Code 会话中各类已加载组件的 token 开销,包括 agents、skills、rules、MCP servers 以及 CLAUDE.md。它会先盘点文件和配置、估算占用,再按是否常用进行分类,识别描述过长、组件重复、MCP 过多和规则膨胀等问题,最后输出上下文预算报告与可执行的优化建议。
Analyze token overhead across every loaded component in a Claude Code session and surface actionable optimizations to reclaim context space.
/context-budget command (this skill backs it)Scan all component directories and estimate token consumption:
Agents (agents/*.md)
description frontmatter lengthSkills (skills/*/SKILL.md)
.agents/skills/ — skip identical copies to avoid double-countingRules (rules/**/*.md)
MCP Servers (.mcp.json or active MCP config)
gh, git, npm, supabase, vercel)CLAUDE.md (project + user-level)
Sort every component into a bucket:
| Bucket | Criteria | Action |
|---|---|---|
| Always needed | Referenced in CLAUDE.md, backs an active command, or matches current project type | Keep |
| Sometimes needed | Domain-specific (e.g. language patterns), not referenced in CLAUDE.md | Consider on-demand activation |
| Rarely needed | No command reference, overlapping content, or no obvious project match | Remove or lazy-load |
Identify the following problem patterns:
Produce the context budget report:
Context Budget Report
═══════════════════════════════════════
Total estimated overhead: ~XX,XXX tokens
Context model: Claude Sonnet (200K window)
Effective available context: ~XXX,XXX tokens (XX%)
Component Breakdown:
┌─────────────────┬────────┬───────────┐
│ Component │ Count │ Tokens │
├─────────────────┼────────┼───────────┤
│ Agents │ N │ ~X,XXX │
│ Skills │ N │ ~X,XXX │
│ Rules │ N │ ~X,XXX │
│ MCP tools │ N │ ~XX,XXX │
│ CLAUDE.md │ N │ ~X,XXX │
└─────────────────┴────────┴───────────┘
WARNING: Issues Found (N):
[ranked by token savings]
Top 3 Optimizations:
1. [action] → save ~X,XXX tokens
2. [action] → save ~X,XXX tokens
3. [action] → save ~X,XXX tokens
Potential savings: ~XX,XXX tokens (XX% of current overhead)
In verbose mode, additionally output per-file token counts, line-by-line breakdown of the heaviest files, specific redundant lines between overlapping components, and MCP tool list with per-tool schema size estimates.
Basic audit
User: /context-budget
Skill: Scans setup → 16 agents (12,400 tokens), 28 skills (6,200), 87 MCP tools (43,500), 2 CLAUDE.md (1,200)
Flags: 3 heavy agents, 14 MCP servers (3 CLI-replaceable)
Top saving: remove 3 MCP servers → -27,500 tokens (47% overhead reduction)
Verbose mode
…
它用于审计 Claude Code 会话中各类已加载组件的上下文窗口占用,包括 agents、skills、rules、MCP servers 和 CLAUDE.md,并输出可执行的节省 token 建议。
根据文档节选,它会盘点组件文件与配置,估算 token 开销,标记过长文件、冗余内容、过多 MCP 工具以及 CLAUDE.md 膨胀等问题。
它聚焦的是 Claude Code 的上下文预算,而不是系统资源或运行性能。重点是找出哪些提示、规则和工具配置占用了上下文窗口,并给出优先级优化建议。
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