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https://github.com/misskey-dev/misskey.git
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name: context-budget
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description: Claude Code セッションのコンテキスト窓消費を agents/skills/MCP/rules/CLAUDE.md ごとに見える化し、肥大化と冗長コンポーネントを検出して節約候補を提示する。"コンテキスト消費を見せて"、"context budget"、"context audit"、"トークン内訳"、"これ以上 MCP 入る？" 等の発話で起動する。
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SPDX-License-Identifier: MIT
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SPDX-FileCopyrightText: 2026 Affaan Mustafa and everything-claude-code contributors
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出典 (upstream): https://github.com/affaan-m/everything-claude-code (v2.0.0-rc.1)
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upstream path: skills/context-budget/SKILL.md
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upstream origin frontmatter: ECC
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upstream license: MIT — https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/blob/main/LICENSE
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project-level notice: see .claude/THIRD_PARTY_LICENSES.md (Misskey 内サードパーティ一覧 + MIT 全文)
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Imported into Misskey .claude/ on 2026-05-10 as a standalone copy (no dependency on the ECC plugin runtime). description was rewritten in Japanese and a "Misskey 固有メモ" section was appended; body content remains MIT-licensed.
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note: Misskey の skills/agents 数は少ないので、MCP / CLAUDE.md / プラグイン由来の overhead が支配的になりやすい点に留意。
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# Context Budget
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セッション内に読み込まれるコンポーネント (agents / skills / rules / MCP servers / CLAUDE.md) の token overhead を分析し、空き context を回復する具体策を提示する。
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## 使う場面
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- セッションが重い・出力品質が落ちてきた感覚がある
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- 直近で skills / agents / MCP server を多数追加した
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- 残りの context headroom を知りたい
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- 追加コンポーネントを入れる前に空きを確認したい
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- 「context-budget」「token 内訳」等のキーワードでユーザーが明示的に要請した時 (Misskey リポジトリにはこの名前のスラッシュコマンドは登録していない — 本 skill は名前 / description マッチで auto-invoke される想定。実装済の slash command 一覧は [.claude/commands/](../../commands/) を参照)
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## 仕組み
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### Phase 1: Inventory
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各コンポーネントを走査して token を推定する。
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**Agents** (`.claude/agents/*.md`)
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- 行数とトークン数 (`words × 1.3`) を計算
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- frontmatter `description` の長さを抽出
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- フラグ: 200 行超 (重い)、description 30 word 超 (frontmatter 肥大)
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**Skills** (`.claude/skills/*/SKILL.md`)
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- SKILL.md ごとに token を計算
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- フラグ: 400 行超
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- `.agents/skills/` 等の重複コピーは除外
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**Rules** (リポジトリルートの `AGENTS.md` + `.claude/` から `@-import` されるファイル)
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- ファイル単位で token 計算
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- フラグ: 100 行超
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- 同一言語モジュール内の内容重複を検出
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**MCP Servers** (`.mcp.json` または有効 MCP 設定)
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- server 数と総 tool 数
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- schema overhead をツールあたり ~500 token で見積もる
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- フラグ: 20 tool 超のサーバー、`gh` / `git` / `npm` 等の CLI を単純ラップしただけのサーバー
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**CLAUDE.md** (project + user-level)
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- ファイルごとに token を計算
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- フラグ: 合計 300 行超
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### Phase 2: Classify
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| バケット | 判定基準 | 行動 |
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|--------------------|-------------------------------------------------------------|-----------------------------------|
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| **Always needed** | CLAUDE.md から参照されている / 有効コマンドの裏 / 現プロジェクトと一致 | 維持 |
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| **Sometimes needed** | ドメイン依存 (例: 言語パターン)、CLAUDE.md 参照なし | オンデマンド有効化を検討 |
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| **Rarely needed** | コマンド参照なし、内容重複、明確な用途なし | 削除または lazy-load |
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### Phase 3: Detect Issues
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- **Bloated agent description** — frontmatter description が 30 word 超だと、Task ツール起動のたびに毎回ロードされる
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- **Heavy agents** — 200 行超は Task ツールの context を毎回膨らませる
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- **Redundant components** — agent ロジックを重複する skill、CLAUDE.md と重複する rule
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- **MCP over-subscription** — 10 server 超、または CLI 代用可能なサーバー
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- **CLAUDE.md bloat** — 冗長説明、古いセクション、rule に移すべき指示
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### Phase 4: Report
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Context Budget Report
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═══════════════════════════════════════
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Total estimated overhead: ~XX,XXX tokens
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Context model: <現在モデル名> (<window>K window) ← 例: Claude Opus 4.7 (1M), Claude Sonnet (200K)
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Effective available context: ~XXX,XXX tokens (XX%)
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Component Breakdown:
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┌─────────────────┬────────┬───────────┐
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│ Component │ Count │ Tokens │
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├─────────────────┼────────┼───────────┤
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│ Agents │ N │ ~X,XXX │
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│ Skills │ N │ ~X,XXX │
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│ Rules │ N │ ~X,XXX │
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│ MCP tools │ N │ ~XX,XXX │
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│ CLAUDE.md │ N │ ~X,XXX │
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└─────────────────┴────────┴───────────┘
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WARNING: Issues Found (N):
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[token 節約量の降順]
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Top 3 Optimizations:
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1. [action] → save ~X,XXX tokens
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2. [action] → save ~X,XXX tokens
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3. [action] → save ~X,XXX tokens
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Potential savings: ~XX,XXX tokens (XX% of current overhead)
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verbose mode ではさらにファイルごとの token 内訳、最重ファイルの行単位ブレークダウン、重複行の対比、MCP tool 一覧 + tool ごとの schema サイズ推定を出す。
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## 例
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**基本監査**
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User: コンテキスト消費を見せて
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Skill: 16 agents (12,400 tokens), 28 skills (6,200), 87 MCP tools (43,500), 2 CLAUDE.md (1,200)
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Flags: 重い agent 3 個、CLI 代用可能な MCP 3 個
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Top saving: MCP 3 個削除 → -27,500 tokens (overhead の 47% 削減)
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```
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**Verbose**
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User: トークン内訳をファイル単位で
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Skill: 上記レポートに加えて、planner.md (213 lines, 1,840 tokens) のような
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per-file 行内訳、MCP tool ごとのサイズ、rule の重複行を side-by-side で表示
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```
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**追加前チェック**
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User: MCP server を 5 個追加したいが、空きある？
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Skill: 現状 33% → 5 server (≈ 50 tools) 追加で +25,000 tokens → 45% に到達
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推奨: CLI 代用可能な server 2 個を先に外して 40% 以下を維持
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## ベストプラクティス
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- **トークン推定**: prose は `words × 1.3`、code 主体は `chars / 4`
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- **MCP は最大のレバー**: tool あたり ~500 token、30-tool server ひとつで全 skill より大きい
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- **agent description は常時ロード**: 呼ばれない agent でも description は毎 Task 投入
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- **verbose は debug 用**: 普段は使わない
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- **変更後は監査**: agent/skill/MCP 追加直後に走らせて creep を早期発見
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## Misskey 固有メモ
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- Misskey は MCP server をプロジェクトで明示登録していないため (`.mcp.json` 不在)、現状 overhead の支配項は CLAUDE.md と公式プラグイン群の skills / agents description である。
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- ECC プラグインがユーザースコープで `installed_plugins.json` に存在するため、プロジェクトで `enabledPlugins` に追加していなくても system reminder に 200+ skill が現れる。これらは description が短いので個別 overhead は小さいが、合計値の確認に本 skill を使う。
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