monk: Навык, заставляющий замолчать агентское повествование для экономии контекста и токенов

Пользователь Reddit создал monk — навык, который заставляет AI-агентов работать молча: убирает повествование, преамбулы, постамбулы и комментарии о прогрессе из ответов, оставляя только результаты. Эффект оценивается как сокращение выходных токенов примерно на 54% за один раунд (47% для кодинга, 65% для чата, 54% для исследований) и накопление экономии контекста, которое растёт с длиной сессии.

Как это работает

monk подавляет все повествования вроде «Я сейчас делаю X...», виджеты списков задач и статусные пинги. Агент выводит только стандартные результаты в конце каждого шага. Навык доступен на GitHub: github.com/marpxxx/skillz/tree/main/monk.

Результаты тестов

В тестах использовалось 30 задач (10 на категорию: кодинг, чат, исследования) с аппроксимацией многословности через токенизатор OpenAI cl100k_base. Ключевые цифры:

• Экономия выходных токенов за один раунд: Кодинг 47%, Чат 65%, Исследования 54%, В среднем 54%.
• Прирост ёмкости контекста (накопительно): При ~20 раундах (типичная сессия): +13% (кодинг), +14% (чат), +20% (исследования). При 100 раундах: +29% (кодинг), +36% (чат), +39% (исследования).
• Стоимость API (Claude Sonnet 4.6, кэширование подсказок): ~19% экономии на 10-раундовой сессии.

В тесте не учитывались токены, подавленные в виджетах инструментов или статусных пингах, так что реальная экономия может быть выше.

Оговорки

Многословные образцы — это AI-сгенерированные аппроксимации. Хорошо настроенный базовый агент может быть более кратким; многословный с навыками, перегруженными повествованием, может давать больше. Токенизатор — OpenAI cl100k_base, а не Anthropic. Предположение о системной подсказке в 8k консервативно (многие конфигурации имеют 15-30k). Результаты — это оценочные направления, а не производственные бенчмарки.

Для разработчиков, которые редко читают вывод агента в реальном времени, этот навык может уменьшить шум и существенно расширить окно контекста.