Reduce system prompt token overhead from skill files
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Refactorisation
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- typescript
- Domaine
- ai
Piste de recherche
Inspect load_all_skills() and the referenced mechanical-illustration-skill.txt and svg-shape-library.txt files, then measure the current skill-text token usage. Compare the suggested loading, trimming, and budget approaches; done means irrelevant skills are excluded for non-mechanical queries and the total skill text meets a defined target.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Priority: P1 | Source: PR #21 self-review (F2)
Problem
PR #21 adds ~9,150 tokens (75% increase) to the system prompt. load_all_skills() concatenates ALL .txt files unconditionally — mechanical diagram guidance is injected even for non-mechanical queries.
- Pre-PR skill text: ~48.9 KB (~12,200 tokens)
- Post-PR skill text: ~85.5 KB (~21,400 tokens)
Suggested Approaches
- Conditional skill loading — only inject
mechanical-illustration-skill.txtandsvg-shape-library.txtwhen the query involves physical/mechanical subjects - Trim the shape library to the 6-8 most common shapes (as the issue proposal itself suggests)
- Establish a token budget target for total skill text
- Langage dominant
- TypeScript
- Étoiles
- 3.9k
- Forks
- 414
- Merge moyen
- 4 h
- PR mergées (30 j)
- 6
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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