汎用LLM・AI開発⭐ リポ 17品質スコア 67/100
response-analyzer
MCPレスポンス分析パターン - 大容量のレスポンスをテンポラリファイルに書き込み、サマリーをコンテキストに読み込みます
description の原文を見る
MCP Response Analyzer pattern - Write large responses to temp files, load summaries into context
SKILL.md 本文
MCP レスポンス分析器
コンテキストの肥大化を削減: 大規模な出力を /tmp/aura-frog/ に書き込み、サマリーのみをコンテキストに読み込みます。
トリガー
triggers[5]{scenario,threshold,action}:
Command output,>100 lines,Save to temp + summarize
API response,>5KB,Save JSON + extract key fields
File search results,>50 files,Save list + show top 10
Test output,>50 lines,Save full + summarize pass/fail
Build output,>100 lines,Save full + show errors only
ディレクトリ構成
/tmp/aura-frog/
├── responses/ # cmd-*.txt, api-*.json, search-*.txt
├── summaries/ # summary-*.md
└── session/ # per-session data
パターン
大規模コマンド出力
npm test > /tmp/aura-frog/responses/test-$(date +%s).txt 2>&1
grep -E "(PASS|FAIL|Tests:|Suites:)" /tmp/aura-frog/responses/test-*.txt | tail -10
APIレスポンス
curl url > /tmp/aura-frog/responses/api-$(date +%s).json
jq '{total: .data | length, first_3: .data[:3] | map(.name)}' /tmp/aura-frog/responses/api-*.json
ファイル検索
find . -name "*.ts" > /tmp/aura-frog/responses/search-$(date +%s).txt
echo "Found $(wc -l < file) TypeScript files"; head -10 file
トークン削減量
savings[4]{scenario,without,with,saved}:
500-line test output,~2000,~100,95%
Large JSON response,~5000,~200,96%
200 file search,~800,~100,87%
Build log,~3000,~150,95%
統合
workflow_integration[4]{phase,use_case,pattern}:
Phase 2 (Test RED),Test output,Command
Phase 4 (Review),Linter output,Command
Phase 4 (Review),Coverage report,Command
Any,Large API responses,API
クリーンアップ: find /tmp/aura-frog -mtime +1 -delete
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- nguyenthienthanh
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/5/12
Source: https://github.com/nguyenthienthanh/aura-frog / ライセンス: MIT