Install
$ agentstack add skill-zedarvates-botte-secrete-fast-context Open-source listing — not yet scanned by AgentStack. Follow the source repository for install instructions.
Security review
⚠ Flagged1 finding(s); flagged for manual review. · v0.1.0 How review works →
- • Prompt-injection patterns
- • Secret / credential exfiltration
- • Dangerous shell & filesystem operations
- • Untrusted network calls
- • Known-malicious package signatures
- high Dangerous shell/eval execution.
What it can access
- ✓ Network access No
- ● Filesystem access Used
- ● Shell / process execution Used
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
FastContext Agent — exploration repo
Un sous-agent d'exploration déterministe qui sépare la collecte de contexte du raisonnement. Au lieu de laisser l'agent principal dépenser 56% de ses tokens en READ/GLOB/GREP, FastContext gère ça en ~5ms, 0 token.
Inspiré par Microsoft FastContext-1.0-4B-SFT mais 100% déterministe (stdlib Python, pas de LLM, pas de GPU).
Usage
# Explorer un dossier
python -m skills.fast_context.cli explore /path/to/project "find DB connection patterns"
# Types de requête supportés
python -m skills.fast_context.cli explore . "find all imports in main.py"
python -m skills.fast_context.cli explore . "understand function: calibrate()"
python -m skills.fast_context.cli explore . "where are the tests?"
python -m skills.fast_context.cli explore . "queue usage patterns"
python -m skills.fast_context.cli explore . "audit security: eval, exec, shell"
# Mode verbeux
python -m skills.fast_context.cli explore . "find async patterns" --verbose
# Limiter les résultats
python -m skills.fast_context.cli explore . "import pathlib" --max-results 10
# Utiliser le cache
python -m skills.fast_context.cli explore . "class FastContext" --cache
API Python
from skills.fast_context import explore, cached_explore
from skills.fast_context import discover_query_type, QueryType
# Exploration simple
results = explore(".", "find DB connection patterns")
# → [{"file": "src/db.py:15", "snippet": "...", "score": 0.92, "type": "import"}, ...]
# Avec cache
results = cached_explore(".", "find async patterns", ttl=60)
# Découverte du type de requête
qt = discover_query_type("find all imports")
# → QueryType.IMPORTS
Types de requête
| Type | Mots-clés | Action | |------|-----------|--------| | IMPORTS | import, dependency, require | grep imports + suggest files | | FUNCTION | function, method, def, understand | grep def → contexte fichier | | TESTS | test, spec, unittest | glob test_* + grep | | PATTERN | pattern, usage, find, where | grep générique | | SECURITY | security, audit, eval, malicious | grep dangereux |
Architecture
FastContext Agent
┌─────────────────────────────────┐
│ agent.py │
│ - discover_query_type(query) │
│ - explore(query, path) → list │
├─────────────────────────────────┤
│ readers.py │
│ - fast_read(file, lines) │
│ - fast_glob(pattern, root) │
│ - fast_grep(pattern, root) │
├─────────────────────────────────┤
│ ranker.py │
│ - score(file, match, query) │
│ - rank_results(results) │
├─────────────────────────────────┤
│ compiler.py │
│ - compile_report(results) │
│ - format_compact(results) │
├─────────────────────────────────┤
│ store.py │
│ - LRUCache(ttl=30) │
└─────────────────────────────────┘
Économie tokens estimée
| Type requête | Avant (LLM) | Après (FastContext) | Économie | |-------------|-------------|-------------------|----------| | Imports | ~800 tokens | 0 token | -100% | | Comprendre fonction | ~1200 tokens | 0 token | -100% | | Trouver tests | ~400 tokens | 0 token | -100% | | Pattern search | ~600 tokens | 0 token | -100% | | Audit sécurité | ~2000 tokens | 0 token | -100% |
~5000 tokens/session économisés (estimé sur 5 explorations par session).
Pitfalls
- Ne remplace pas LLM pour compréhension complexe — FastContext livre du
contexte brut (fichier:ligne:snippet). Le LLM principal doit encore raisonner dessus. C'est le but : le LLM ne fait QUE raisonner.
- Cache TTL — Le cache LRU évite de rescanner 30 fois le même fichier dans
la même session. TTL par défaut: 30s. Passer --no-cache pour forcer.
- Gros repos — Pour les repos >1000 fichiers,
fast_greputilise
subprocess.run("grep -rl ...") plutôt qu'un glob Python (10x plus rapide).
- Binaire/symlinks — Skip automatiquement les fichiers binaires, .git/,
nodemodules/, _pycache__/, .venv/.
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: zedarvates
- Source: zedarvates/botte-secrete
- License: MIT
- Homepage: https://github.com/zedarvates/botte-secrete
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.