コンテキスト圧縮

Outcome：Complete the task with コンテキスト圧縮 (Context Compaction)。 User context：コーディングエージェントがコンテキストの限界に近づきます。システムは以前のターンを圧縮しますが、目標、意思決定、変更されたファイル、未解決のエラーは利用可能なままにします。 AI method or concept：コンテキスト圧縮 (Context Compaction)。 Why it fits：必要なコンテキストがモデルの制限に近い場合に使用します。次のターンでもタスクが完了できるか確認してください。 Do not use it when：コンパクトアイテムを完全な記録として扱わないでください。権限、正確な値、未完の作業、ソースの証拠は別の場所に保持してください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.