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Fast Context

skill-zedarvates-botte-secrete-fast-context · by zedarvates

FastContext Agent — exploration repo déterministe. Parse une requête d'exploration → READ/GLOB/GREP ciblés → rapport compact (fichier:ligne:score). Remplace 56% des appels LLM de type "read/search" par des opérations stdio à ~5ms, 0 token. Use when the agent needs to understand a codebase, find patterns, locate imports, or gather context without an LLM call.

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Security review

⚠ Flagged

1 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.

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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

  1. 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.

  1. 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.

  1. Gros repos — Pour les repos >1000 fichiers, fast_grep utilise

subprocess.run("grep -rl ...") plutôt qu'un glob Python (10x plus rapide).

  1. 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.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.