nirvana context window optimizer

🔮✨ nirvana-context-window-optimizer ✨🔮
优化所有 AI 工具的上下文窗口消耗

v1.0.0  |  8 个代理  |  7 个任务  |  MIT  |  兼容 AIOS

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概述

Nirvana Context Window Optimizer (NCWO) 是一个多代理小队，用于审计和优化项目中的所有 AI 配置目录，将上下文窗口消耗降低 30-70%。

它在安全副本（

output/

价值主张

• AI 配置中令牌浪费减少 30-70%
• 单次运行支持 12 个平台
• 对原始项目零风险（所有更改都输出到

  output/

  ）
• 包含前后对比指标和迁移指南的全面报告
• 带有自动 20 点验证的 5 阶段流水线

架构

  阶段 0          阶段 1             阶段 2           阶段 3            阶段 4
   检测            调查              策略             执行              验证

+-----------+    +-----------+      +------------+    +------------+     +-----------+
|  🔍       |    |  📊       |      |  ♟️        |    |  📝        |     |  ✅       |
|  Mycroft  |--->|  Watson   |----->|  Irene     |--->|  Hudson    |---->|  Adler    |
|  Scanner  |    |  Auditor  |      |  Strategist|    |  File Opt  |     |  Verifier |
+-----------+    +-----+-----+      +------------+    +------+-----+     +-----------+
                       |                                     |                 |
                       v                                     v                 |
                 +-----------+                         +------------+          |
                 |  🕵️       |                         |  🏗️        |          |
                 |  Lestrade |                         |  Moriarty  |          |
                 |  Detective|                         |  Struct Opt|          |
                 +-----------+                         +------------+          |
                                                                              |
                       +------------------------------------------------------+
                       v
                +-------------+
                |    报告     |
                | OPTIMIZATION|
                |  REPORT.md  |
                +-------------+

                  🔮 Holmes（编排者）协调所有阶段

代理表 — Baker Street Irregulars

快速开始

# 激活小队
/SQUADS:ncwo:ncwo-orchestrator

# 完整优化
*optimize /path/to/project

# 试运行（仅分析，不修改）
*optimize /path/to/project --dry-run

# 快速模式（仅检测 + 审计）
*optimize-quick /path/to/project

支持的平台

.claude/

.codex/

.gemini/

rules/

.cursor/

rules/

.antigravity/

.aios-core/

.agents/

skills/

.windsurf/

rules/

.github/copilot/

.aider/

.continue/

.cline/

rules/

工作流程详情

阶段 0 — 检测

• 代理： Mycroft（扫描器）-- 扫描所有 12 个已知目录，计算文件数量和大小

阶段 1 — 调查

• 代理： Watson（审计员）+ Lestrade（侦探）-- 计算实际令牌数，分类浪费，检测问题模式

阶段 2 — 策略

• 代理： Irene（策略师）-- 按最大收益、最小风险排序创建策略

阶段 3 — 执行

• 代理： Hudson（文件优化器）+ Moriarty（结构优化器）-- 在不触碰原始文件的情况下应用内容和结构优化

阶段 4 — 验证

• 代理： Adler（验证者）-- 执行 20 点检查清单，生成前后对比指标

检测到的反模式

验证清单（20 点）

阻断性（12 点）— 失败则阻止完成

output/

建议性（8 点）

输出结构

output/optimized-project/
├── .claude/              （已优化）
├── .codex/               （已优化）
├── .gemini/              （已优化）
├── .cursor/              （已优化）
├── .antigravity/         （已优化）
├── .agents/              （已优化）
├── .aios-core/           （评估）
├── reports/
│   ├── OPTIMIZATION-REPORT.md
│   ├── MIGRATION-GUIDE.md
│   ├── token-savings.json
│   └── before-after.diff

要求

许可证

MIT -- Copyright (c) Luiz Gustavo Vieira Rodrigues

🔮 Nirvana Squad 生态系统的一部分 🔮
优化。验证。进化。

由 Luiz Gustavo Vieira Rodrigues 创建