MCP v1.0.0-030: Multi-Turn History Sanitizer, Compact Date Formatting & Zero Repetitive Greetings
Implementasi History Sanitizer untuk mereduksi 71% token multi-turn, standardisasi tanggal ISO YYYY-MM-DD, dan eliminasi sapaan berulang pada percakapan lanjutan.
1mnt baca
Pada versi v1.0.0-030, efisiensi token dan pengalaman pengguna (user experience) pada Vibes Chat ditingkatkan secara signifikan melalui 3 perbaikan krusial:
-
Multi-Turn History Sanitizer (
basemindTool.ts&vibeCopilot.ts):- Mereduksi pemborosan kuota token yang membengkak di setiap giliran percakapan (multi-turn).
- Pembersihan Blok Plotly JSON: Mengekstrak judul visualisasi dan mengganti blok raw JSON ribuan baris menjadi
[Grafik Ditampilkan ke Pengguna: "Judul"]. - Kompresi Tabel Markdown: Tabel historis dengan baris >3 dikompresi menjadi ringkasan baris pertama dan total baris agar ReAct context tetap mempertahankan esensi tanpa menelan token redundan.
- Pembersihan System Comments: Menghilangkan tag internal
<!-- ACTIONS -->dari payload riwayat. - Hasil Benchmark: Mengurangi token riwayat dari 1.721 tokens menjadi 493 tokens (reduksi 71.4%).
-
Standardisasi Tanggal Ringkas (Compact Date Format):
- Konversi format tanggal GMT bawaan PostgreSQL yang boros karakter (misal:
Fri Sep 04 2026 00:00:00 GMT+0000...) menjadi format ringkas ISOYYYY-MM-DDatauYYYY-MM-DD HH:mm. - Menghemat ~20 token per baris data transaksi pada tabel dinamis.
- Konversi format tanggal GMT bawaan PostgreSQL yang boros karakter (misal:
-
Eliminasi Sapaan Berulang (Zero Repetitive Greetings):
- Memperbaiki kebiasaan asisten yang selalu mengulang sapaan pembuka seperti “Halo Owner!…” atau “Halo Pak/Bu!…” di setiap respon giliran lanjutan seolah-olah chat baru.
- Instruksi Sistem Eksplisit: Menambahkan aturan tegas bahwa percakapan lanjutan (
history.length > 0) dilarang membuka dengan salam/sapaan dan wajib langsung menyajikan insight/fakta utama. - Dual-Layer Defense (Sanitizer Regex): Pemasangan filter regex pasca-generasi untuk mencabut secara deterministik sapaan klise dan frasa pembuka basa-basi dari respon lanjutan jika model masih menghasilkannya.