Receber por email
← Voltar para o catálogo

memory-optimization-workflow

Use when deciding the lowest-cost context path for a mixed corpus, especially when choosing among direct reading, helper conversion, graph build, graph update, or graph query.

7estrelas
Atualizado há 4 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: Apache-2.0

Como adicionar

/plugin marketplace add yeaight7/agent-powerups

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

Mostra que sua skill está catalogada na Skillteca, gera backlink e tráfego rastreável.

[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/memory-optimization-workflow/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/memory-optimization-workflow)

Skills relacionadas

Ver todas de Desenvolvimento →

Alerta por categoria

Receba novas skills de Desenvolvimento toda segunda

1 email curto, só com as skills novas de Desenvolvimento. 4 minutos de leitura, sem spam, cancela com 1 clique.

Você confirma o email no primeiro envio. Sem spam. Cancela com 1 clique.

Ler descrição completa

Memory Optimization Workflow

Overview

Minimize token spend, reread cost, and unnecessary rebuilds.

graphify is the main optimization path for repeated work. Helper tools exist to make hard sources cheaper before graph or direct reading.

When to Use

  • mixed corpus and the cheapest inspection path is unclear
  • repeated questions over the same files
  • need to choose between direct read, conversion, graph build, update, or query
  • want to reduce repeated large-context rereads

Do not

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

Compartilhar X LinkedIn