optimize-prompt-token-efficiency

プロンプトのトークン効率を最適化する

検証ループを通じて情報密度を最大化し、プロンプトのトークン効率を反復的に最適化します。主な目標: AI が消費するプロンプト（CLAUDE.md、スキル、エージェントプロンプト、仕様書）のすべての意味内容を保持しつつ、トークン消費量を削減することです。

概要

このスキルは、冗長なプロンプトをトークン効率の高いバージョンへと次の流れで変換します:

1. まず検証 - prompt-token-efficiency-verifier が変更を加える前に非効率性をチェックします
2. 最適化 - 検証者のフィードバックに基づいて対象を絞った圧縮を適用します
3. 再検証 - 圧縮がロスレスであることを検証し、問題が残る場合は反復します（最大 5 回）
4. 出力 - 検証に合格した後にのみアトミックに置き換えます

ループ: 読み込み → 検証 → （効率的なら終了） → フィードバックに基づいて最適化 → 再検証 → （問題があれば反復） → 出力

重要な原則: 一度のパスで最適化しようとしないでください。検証者がすべての変更を主導します - 非効率性が見つからなければ、そのプロンプトはすでにトークン効率が高いということです。

ワークフロー

フェーズ 0: タスクリストの作成（すぐにタスク管理を使用する）

ワークフローのフェーズを追跡する todo を作成します。リストは作業領域を反映するものであり、固定された手順ではありません。

開始時の todo:

- [ ] Input validation
- [ ] Initial verification
- [ ] (Expand: optimization iterations on INEFFICIENCIES_FOUND)
- [ ] Output optimized prompt

フェーズ 1: 入力の検証

「入力の検証」todo を in_progress にマークします。

ステップ 1.1: 引数の解析

$ARGUMENTS からファイルパスを抽出します。パスが指定されていない場合は、使用方法を示してエラーにします。

ステップ 1.2: ファイルの検証

• Read ツールを使用してファイルが存在するか確認します
• 対応する型を検証します: .md、.txt、.yaml、.json
• 対応していない場合はエラー: 「対応していないファイル形式です。対応形式: .md、.txt、.yaml、.json」

ステップ 1.3: 元の内容の読み込みと計測

• ファイルの内容を読み込みます
• トークン数を推定します: Math.ceil(content.length / 4)（概算）
• 比較用に元の内容とトークン数を保存します

ステップ 1.4: メタデータの保存

• original_path: ソースファイルのパス
• original_content: プロンプトの全文
• original_tokens: 推定トークン数
• working_path: 反復用の /tmp/optimized-efficiency-{timestamp}.{ext}

「入力の検証」todo を completed にマークします。

フェーズ 2: 初回の検証

「初回の検証」todo を in_progress にマークします。

ステップ 2.1: 作業パスへのコピー

Write ツールを使用して元の内容を作業パスにコピーします（検証にはファイルパスが必要です）。

ステップ 2.2: まず検証者を実行する

最適化を一切行う前に、Task ツールを介して prompt-token-efficiency-verifier エージェントを起動します:

• subagent_type: "prompt-engineering:prompt-token-efficiency-verifier"
• prompt: "Verify prompt token efficiency. File: {working_path}. Check for redundancy, verbose phrasing, filler words, structural inefficiencies, and compression opportunities. Report VERIFIED if already efficient, or INEFFICIENCIES_FOUND with specific details."

ステップ 2.3: 検証者の応答の処理

• 「VERIFIED」の場合: todo を completed にマークし、メッセージ「プロンプトはすでにトークン効率が高いです。変更は不要です。」とともにフェーズ 4（出力）へ直接進みます
• 「INEFFICIENCIES_FOUND」の場合: todo を completed にマークし、問題リストを保存し、「最適化の反復 1」todo を追加してフェーズ 3 へ進みます
• 検証者が失敗した、または予期しない形式を返した場合: 同一のパラメータで一度だけ再試行します。再試行が失敗した場合はエラーを報告します: 「検証に失敗しました - 検証者なしでは続行できません。」

ステップ 2.4: 検証者の検出結果の表示

非効率性が見つかった場合は、ユーザーに概要を表示して続行します:

Verifier found {count} token efficiency issues. Proceeding with optimization...

「初回の検証」todo を completed にマークします。

フェーズ 3: 最適化ループ (検証エージェント駆動)

「最適化イテレーション 1」の todo を in_progress にマークします。

重要な原則: すべての修正は検証エージェントのフィードバックに基づいて行います。プロンプトを独自に分析しないでください。検証エージェントが報告した特定の非効率性のみを修正します。

1 から 5 までの各イテレーションについて:

1. 検証エージェントのフィードバックから圧縮を適用: 検証エージェントのレポートにある各非効率性について、提案された圧縮を適用します。最適化されたバージョンを working_path に書き込みます。

   • 検証エージェントが特定した非効率性のみを修正してください。独自の改善を追加しないでください

2. 再検証: Task ツール経由で prompt-token-efficiency-verifier エージェントを起動します:

   • subagent_type: "prompt-engineering:prompt-token-efficiency-verifier"
   • prompt: "圧縮がロスレスであることを検証してください。元のファイル: {original_path}。圧縮ファイル: {working_path}。意味内容を比較し、欠落した事実、変更された意味、失われた強調、削除されたニュアンスがないか確認してください。ロスレスであれば VERIFIED、具体的な欠落があれば ISSUES_FOUND を報告してください。"

3. 応答の処理:

   • 「VERIFIED」の場合: todo を完了としてマークし、ループを終了して、フェーズ 4 に進みます
   • 「ISSUES_FOUND」かつイテレーション < 5 の場合: todo を完了としてマークし、新しい問題リストを保存し、「最適化イテレーション {next}」の todo を追加して、次のイテレーションに進みます
   • 「ISSUES_FOUND」かつイテレーション = 5 の場合: 未解決の問題に関する注記とともに todo を完了としてマークし、警告を付けてフェーズ 4 に進みます
   • 検証エージェントが失敗したか、予期しない形式を返した場合: ユーザーにエラーを表示し、同一のパラメータで 1 回再試行します。再試行が失敗した場合は、警告「検証が不完全です - 手動レビューを推奨します。」を付けてフェーズ 4 に進みます。

圧縮テクニック

検証エージェントが指摘した非効率性を修正するために、これらのテクニックを適用します:

テクニック	説明	変更前 → 変更後
冗長性の除去	繰り返される概念を排除する	"It is important to note that you should always remember to..." → "Always..."
簡潔な表現	冗長な構文を置き換える	"In order to accomplish this task, you will need to..." → "To do this:"
フィラーの排除	ヘッジ、修飾語、前置きを削除する	"Make sure that you do not forget to include..." → "Include:"
構造の最適化	セクションを統合・再編成する	"First X. After that Y. Then Z." → "Steps: X → Y → Z"
文脈に応じた略称	最初の言及後に用語を略す	"Model Context Protocol server" (×10) → "MCP server" (最初の後)
高密度フォーマット	リスト、テーブル、簡潔な記法を使用する	散文の段落 → テーブル、箇条書き

変換ルール:

1. すべての意味情報を保持する - すべての事実、指示、制約、例が存在していなければなりません
2. ニュアンスと強調を保持する - 優先度を示す太字、大文字、繰り返し、順序。意図的なヘッジ (不確実性が意味を持っていた場合)
3. 再構成は許可される - 優先度のシグナルを失わずに密度が上がるなら、並べ替えやセクションの統合が可能です
4. フォーマットの保持 - 出力は入力と同じフォーマットでなければなりません (markdown は markdown のまま)
5. 削減目標なし - ニュアンスを保持した 10% 削減 > ニュアンスを失った 40% 削減

曖昧さを生み出さないようにする:

• トリガーの異なる条件を統合しない ("when A, do X; when B, do Y" ≠ "when A/B, do X/Y")
• 明示的な参照対象を保つ (文脈が不明確な場合、「Use Read tool」を「Use the tool」に短縮しない)
• 関係性を平坦化しない ("A requires B, C requires D" ≠ "A, C require B, D")
• スコープを明確にする (修飾語はどの項目に適用されるか?)

フェーズ 4: 出力

「最適化されたプロンプトを出力」ToDo を in_progress にマークします。

ステップ 4.1: メトリクスを計算する

• 元のトークン数（フェーズ 1 から）
• 圧縮後のトークン数: Math.ceil(compressed_content.length / 4)
• 削減率: ((original - compressed) / original * 100).toFixed(0)

ステップ 4.2: 変更を適用する（アトミックな置換）

検証に合格した場合:

# Replace original atomically
mv {working_path} {original_path}

ステップ 4.3: 結果を表示する

検証に合格した場合:

Optimized: {path}
Iterations: {count}
Original:  {original_tokens} tokens
Optimized: {compressed_tokens} tokens
Reduction: {percentage}%

Changes applied:
- {summary of compressions}

Status: Token-efficient and lossless

5 回のイテレーション後も検証に失敗した場合:

Optimized with warnings: {path}
Iterations: 5
Original:  {original_tokens} tokens
Optimized: {compressed_tokens} tokens
Reduction: {percentage}%

Unresolved issues:
- {list from last verification}

Review the changes manually.

「最適化されたプロンプトを出力」ToDo を completed にマークします。すべての ToDo を完了にマークします。

主要な原則

原則	ルール
まず検証	最適化の前に必ず検証ツールを実行します。プロンプトがすでに効率的である可能性があります
検証ツール主導	検証ツールが特定した非効率のみを修正します - 独自の分析や改善は行いません
進捗の追跡	タスク管理を使用してフェーズを追跡します。イテレーション時にタスクを拡張します
可逆性	密度のために意味情報を犠牲にしません。すべての事実を保持する必要があります
ニュアンスの保持	強調、意図的なヘッジ、優先度シグナルを保持します。ニュアンスありの 10% > ニュアンスなしの 40%
曖昧さなし	圧縮後も元と同じくらい曖昧さがありません
検証必須	検証ツールがチェックせずに出力しません
アトミック出力	検証に合格するまで元の内容には手を付けません

エッジケース

シナリオ	対処
入力が提供されない	エラー: "Usage: /optimize-prompt-token-efficiency "
ファイルが見つからない	エラー: "File not found: {path}"
サポートされていない型	エラー: "Unsupported file type. Supported: .md, .txt, .yaml, .json"
すでに効率的	検証ツールが最初のチェックで VERIFIED を返す → レポート: "Prompt is already token-efficient. No changes needed."
初回の検証が失敗	1 回再試行します。それでも失敗する場合、エラー: "Verification failed - cannot proceed without verifier."
再検証が失敗	エラーを表示し、1 回再試行します。再試行が失敗する場合、警告付きで出力します
YAML/JSON 構造	構造の妥当性を保ち、文字列値のみを圧縮します
非常に大きなファイル（>50KB）	単一の単位として処理します
0-10% の削減	成功: "Content was already near-optimal density"
検証が 5 回失敗	最善の試行を警告付きで出力します

使用例

# Optimize a verbose CLAUDE.md
/optimize-prompt-token-efficiency CLAUDE.md

# Optimize a skill file
/optimize-prompt-token-efficiency claude-plugins/my-plugin/skills/my-skill/SKILL.md

# Optimize an agent prompt
/optimize-prompt-token-efficiency agents/code-reviewer.md

出力例

Optimized: docs/README.md
Iterations: 2
Original:  4,250 tokens
Optimized: 3,612 tokens
Reduction: 15%

Changes applied:
- Removed redundant intro section
- Consolidated overlapping examples
- Tersified verbose instructions
- Preserved emphasis markers and conditional logic

Status: Token-efficient and lossless

Prompt is already token-efficient. No changes needed.
Original: 1,995 tokens