本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

context-packager

Efficiently package context for AI-assisted analysis. Use when preparing to work with Claude on analysis, organizing context documents, or structuring prompts for complex analytical tasks.

インストール方法を見る

含まれるファイル(6)

  • SKILL.md2.0 KB
  • assets/context_package_template.md2.7 KB
  • references/context_layering_guide.md3.4 KB
  • references/context_quality_rubric.md2.6 KB
  • scripts/context_bundler.py3.8 KB
  • scripts/token_counter.py3.4 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

When to use

Before starting an AI-assisted analysis session when the task requires more than a single prompt — complex investigations, multi-step analyses, or work that depends on project-specific knowledge. A well-packaged context bundle reduces back-and-forth and produces better first responses.

Process

  1. Identify required context layers — use references/context_layering_guide.md to decide which layers are needed: task definition, business context, data schema, prior findings, constraints, and output format.
  2. Collect and deduplicate sources — run scripts/context_bundler.py to merge multiple context files into a single structured bundle; it deduplicates and applies the layering order.
  3. Check token budget — run scripts/token_counter.py on the bundle to estimate token count; trim lower-priority layers if over budget (see references/context_layering_guide.md for trimming priority).
  4. Score context quality — evaluate the bundle against references/context_quality_rubric.md; a good bundle scores ≥ 7/10 on completeness, clarity, and relevance.
  5. Write the prompt header — prepend a clear task statement to the bundle: what you need, what output format you expect, and any hard constraints.
  6. Save the package — store the bundle using assets/context_package_template.md so it can be reused or updated for follow-up sessions.

Inputs the skill needs

  • Task description (what you want the AI to do)
  • List of context source files or snippets (schema docs, prior reports, business definitions)
  • Token budget (default: 100k tokens)

Output

  • Merged context bundle (single text file)
  • Token count estimate
  • Context quality score
  • Ready-to-use prompt with task header (context_package_template.md)

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

Rigorous A/B test statistical analysis. Use when analyzing experiment results, calculating statistical significance, checking for sample ratio mismatch, or validating test design before launch.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

Track and document analytical assumptions and decisions. Use when making analytical choices, documenting trade-offs, ensuring transparency, or creating audit trails for analytical work.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

Structured, reproducible analysis documentation. Use when documenting analysis findings, creating analysis notebooks, ensuring reproducibility, or building analysis archives for future reference.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

Structure analysis approach before starting work. Use when receiving new analysis requests, breaking down complex questions into steps, or planning iterative analysis workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

Pre-delivery quality assurance for analysis work. Use when reviewing analysis before sharing with stakeholders, checking for completeness, validating assumptions, or ensuring clarity of recommendations.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

Post-analysis learning and process improvement. Use when completing major analysis projects, documenting lessons learned, or improving team analytical practices.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

nimrodfisher/data-analytics-skills4712026年9月25日 更新

nimrodfisher のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する