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Give your Claude Code Agent Teams a memory. Auto-injects role-specific context into every new teammate — your team never starts blind again.
- ソース
- GitHub
- 言語
- Python
- 最終活動日
- 2026/03/15
スター29実測 · 2026/10/22
モメンタム07 日 · 実測 · 0% 相対変化
トークン効率に関連する測定済みカタログ項目です。
Give your Claude Code Agent Teams a memory. Auto-injects role-specific context into every new teammate — your team never starts blind again.
スター29実測 · 2026/10/22
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Tech-lead orchestration for Claude Code — the top-tier model (Fable) keeps architecture & decisions, cheap subagents (Sonnet/Opus) do the routine and the digging. Save tokens without losing quality.
スター28実測 · 2026/10/22
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Freeze Claude Code's prompt prefix so DeepSeek's automatic cache always hits — alignment proxy + coalescing + keepalive, installable as a CC plugin. Measured 64% cheaper on real Claude Code traffic.
スター24実測 · 2026/10/22
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Token-compression skill. An adaptation of caveman — short common words, trust context, say just enough, be laconic.
スター24実測 · 2026/10/22
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Claude Code harness that refreshes its own context instead of compacting: at a threshold it writes a verified capsule, runs /clear, and resumes in a fresh session. Memory is plain markdown in git, readable with git log. MIT, runs locally, one install (Node 18+). Codex adapter included.
スター23実測 · 2026/10/22
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Reduces AI agent token usage by 90% via context compression and task checkpoint persistence.
直近7日間のダウンロード107実測 · 2026/10/22
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MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
直近7日間のダウンロード101実測 · 2026/10/22
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Deprecated — Catalyst local runtime, kept for history. Use coalesce-labs/catalyst-dev-skills and coalesce-labs/catalyst-cloud-skills.
スター20実測 · 2026/10/22
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A MCP that turns PDFs into structured text, tables, figures, metadata, annotations, and page-level evidence for selective retrieval by MCP-compatible AI agents. Improves the information quality AI agents receive while also reducing token costs in some scenarios.
スター17実測 · 2026/10/22
モメンタム07 日 · 実測 · 0% 相対変化
Control plane for AI coding agents: route tasks, reduce token spend, run multi-agent workflows, fallback executors, and track cost per task.
スター17実測 · 2026/10/22
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