Agent skill

Content Hash Cache Pattern

by affaan-m in affaan-m/ECC

SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。

MITAuto-check passed

Install Content Hash Cache Pattern

skills CLI
$ npx skills add affaan-m/ECC --skill content-hash-cache-pattern -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install affaan-m/ECC content-hash-cache-pattern --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/docs/ja-JP/skills/content-hash-cache-pattern .claude/skills/content-hash-cache-pattern && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
content-hash-cache-pattern
GitHub stars
275k
Token cost
~1.1k tokens
SKILL.md length
61 words
Files
1
Skills in repo
645
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。

  • Works in 4 steps: コンテンツハッシュベースのキャッシュキー → キャッシュエントリの凍結データクラス → ファイルベースのキャッシュストレージ → …
  • SKILL.md covers 起動条件, コアパターン, 主要な設計上の決定 and ベストプラクティス, plus 3 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Content Hash Cache Pattern is an agent skill from affaan-m/ECC. SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。

Its SKILL.md is about 1.1k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. It is a single SKILL.md file with no bundled scripts.

The repository describes itself as: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. The licence is MIT.

Example prompts

  • “/content-hash-cache-pattern”

Requirements

  • Python 3

Workflow steps

4 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. コンテンツハッシュベースのキャッシュキー
  2. キャッシュエントリの凍結データクラス
  3. ファイルベースのキャッシュストレージ
  4. サービスレイヤーラッパー(SRP)

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit ef648e0. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are python).

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Content Hash Cache Pattern loads about 1.1k tokens when it runs. Until then it costs about 25 tokens; SKILL.md has 61 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~25
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.1k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from affaan-m/ECC at commit ef648e0, republished under its MIT licence (© affaan-m). 61 words, ~1,067 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/content-hash-cache-pattern/SKILL.md (or your agent's skills folder).
name
content-hash-cache-pattern
description
SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。
origin
ECC

コンテンツハッシュファイルキャッシュパターン

SHA-256コンテンツハッシュをキャッシュキーとして使用して、高コストなファイル処理結果(PDF解析、テキスト抽出、画像分析)をキャッシュします。パスベースのキャッシュとは異なり、このアプローチはファイルの移動/名前変更に対して生き残り、コンテンツが変更されたときに自動的に無効化されます。

起動条件

  • ファイル処理パイプラインの構築(PDF、画像、テキスト抽出)
  • 処理コストが高く、同じファイルが繰り返し処理される場合
  • --cache/--no-cacheCLIオプションが必要な場合
  • 既存の純粋な関数を変更せずにキャッシュを追加したい場合

コアパターン

1. コンテンツハッシュベースのキャッシュキー

パスではなくファイルコンテンツをキャッシュキーとして使用します:

python
import hashlib
from pathlib import Path

_HASH_CHUNK_SIZE = 65536  # 大きなファイルには64KBチャンク

def compute_file_hash(path: Path) -> str:
    """ファイルコンテンツのSHA-256(大きなファイルにはチャンク処理)。"""
    if not path.is_file():
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}")
    sha256 = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        while True:
            chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE)
            if not chunk:
                break
            sha256.update(chunk)
    return sha256.hexdigest()

なぜコンテンツハッシュ? ファイルの名前変更/移動 = キャッシュヒット。コンテンツ変更 = 自動無効化。インデックスファイル不要。

2. キャッシュエントリの凍結データクラス
python
from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CacheEntry:
    file_hash: str
    source_path: str
    document: ExtractedDocument  # キャッシュされた結果
3. ファイルベースのキャッシュストレージ

各キャッシュエントリは{hash}.jsonとして保存されます — ハッシュによるO(1)検索、インデックスファイル不要。

python
import json
from typing import Any

def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None:
    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json"
    data = serialize_entry(entry)
    cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")

def read_cache(cache_dir: Path, file_hash: str) -> CacheEntry | None:
    cache_file = cache_dir / f"{file_hash}.json"
    if not cache_file.is_file():
        return None
    try:
        raw = cache_file.read_text(encoding="utf-8")
        data = json.loads(raw)
        return deserialize_entry(data)
    except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError):
        return None  # 破損をキャッシュミスとして扱う
4. サービスレイヤーラッパー(SRP)

処理関数を純粋に保ちます。キャッシュを別のサービスレイヤーとして追加します。

python
def extract_with_cache(
    file_path: Path,
    *,
    cache_enabled: bool = True,
    cache_dir: Path = Path(".cache"),
) -> ExtractedDocument:
    """サービスレイヤー: キャッシュチェック -> 抽出 -> キャッシュ書き込み。"""
    if not cache_enabled:
        return extract_text(file_path)  # 純粋な関数、キャッシュの知識なし

    file_hash = compute_file_hash(file_path)

    # キャッシュを確認
    cached = read_cache(cache_dir, file_hash)
    if cached is not None:
        logger.info("Cache hit: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
        return cached.document

    # キャッシュミス -> 抽出 -> 保存
    logger.info("Cache miss: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
    doc = extract_text(file_path)
    entry = CacheEntry(file_hash=file_hash, source_path=str(file_path), document=doc)
    write_cache(cache_dir, entry)
    return doc

主要な設計上の決定

決定根拠
SHA-256コンテンツハッシュパス非依存、コンテンツ変更で自動無効化
{hash}.jsonファイル命名O(1)検索、インデックスファイル不要
サービスレイヤーラッパーSRP: 抽出は純粋に保ち、キャッシュは別の関心事
手動JSONシリアル化凍結データクラスのシリアル化を完全制御
破損はNoneを返すグレースフルデグラデーション、次回の実行で再処理
cache_dir.mkdir(parents=True)最初の書き込み時に遅延ディレクトリ作成

ベストプラクティス

  • パスではなくコンテンツをハッシュ — パスは変わるが、コンテンツのアイデンティティは変わらない
  • 大きなファイルはチャンク処理でハッシュ — ファイル全体をメモリに読み込まないようにする
  • 処理関数を純粋に保つ — キャッシュについて何も知らないようにする
  • 切り捨てたハッシュでキャッシュヒット/ミスをログ記録 — デバッグのため
  • 破損をグレースフルに処理 — 無効なキャッシュエントリはミスとして扱い、クラッシュしない

避けるべきアンチパターン

python
# 悪い例: パスベースのキャッシュ(ファイルの移動/名前変更で壊れる)
cache = {"/path/to/file.pdf": result}

# 悪い例: 処理関数内にキャッシュロジックを追加(SRP違反)
def extract_text(path, *, cache_enabled=False, cache_dir=None):
    if cache_enabled:  # この関数は今や2つの責任を持っている
        ...

# 悪い例: ネストされた凍結データクラスでdataclasses.asdict()を使用
# (複雑なネストされた型で問題を引き起こす可能性がある)
data = dataclasses.asdict(entry)  # 代わりに手動シリアル化を使用

使用すべき場合

  • ファイル処理パイプライン(PDF解析、OCR、テキスト抽出、画像分析)
  • --cache/--no-cacheオプションが有益なCLIツール
  • 同じファイルが複数回にわたって現れるバッチ処理
  • 既存の純粋な関数を変更せずにキャッシュを追加する場合

使用すべきでない場合

  • 常に最新でなければならないデータ(リアルタイムフィード)
  • 非常に大きなキャッシュエントリ(代わりにストリーミングを検討)
  • ファイルコンテンツ以外のパラメータに依存する結果(例:異なる抽出設定)

© affaan-m, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

Just SKILL.md in docs/ja-JP/skills/content-hash-cache-pattern of affaan-m/ECC.

Open the folder on GitHubat commit ef648e0

Compare with similar skills

Content Hash Cache Pattern next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Content Hash Cache Pattern compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Content Hash Cache Pattern this skillaffaan-m/ECC275k—~1.1kAutomated safety check: PassMIT
Content Hash Cache Patternxu-xiang/everything-claude-code-zh2k—~994Automated safety check: PassMIT
Prompt Cachingdavila7/claude-code-templates32k6 repos~452Automated safety check: PassMIT
Turborepo Cachingwshobson/agents40k9 repos~2kAutomated safety check: NotesMIT
OmniRoute LLM Cachediegosouzapw/OmniRoute74k1 repos~529Automated safety check: PassMIT
Cachingzebbern/claude-code-guide4.7k—~1.5kAutomated safety check: PassMIT

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    Auto-check passed

Questions about Content Hash Cache Pattern

What does Content Hash Cache Pattern do?

SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。. Content Hash Cache Pattern is an agent skill from affaan-m/ECC.

How do I install Content Hash Cache Pattern in Claude Code?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill content-hash-cache-pattern -a claude-code`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/content-hash-cache-pattern in affaan-m/ECC) into .claude/skills/content-hash-cache-pattern in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Content Hash Cache Pattern in Codex?

Run `npx skills add affaan-m/ECC --skill content-hash-cache-pattern -a codex`. Or copy the skill folder (docs/ja-JP/skills/content-hash-cache-pattern in affaan-m/ECC) into .agents/skills/content-hash-cache-pattern in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Content Hash Cache Pattern in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add affaan-m/ECC --skill content-hash-cache-pattern -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/content-hash-cache-pattern, .gemini/skills/content-hash-cache-pattern, .github/skills/content-hash-cache-pattern and .opencode/skills/content-hash-cache-pattern in your project.

What does Content Hash Cache Pattern need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Content Hash Cache Pattern is instructions for the agent only. Our summary lists: Python 3.

Does Content Hash Cache Pattern access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Content Hash Cache Pattern safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Content Hash Cache Pattern use?

Content Hash Cache Pattern is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Content Hash Cache Pattern use?

About 1.1k tokens (SKILL.md is roughly 4.3k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Content Hash Cache Pattern?

Skills that share tags, products or a category with Content Hash Cache Pattern: Content Hash Cache Pattern (xu-xiang/everything-claude-code-zh, 2k stars), Prompt Caching (davila7/claude-code-templates, 32k stars), Turborepo Caching (wshobson/agents, 40k stars) and OmniRoute LLM Cache (diegosouzapw/OmniRoute, 74k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Content Hash Cache Pattern?

affaan-m (a GitHub user) maintains it in affaan-m/ECC, which has 275,023 GitHub stars. The repository holds 645 skills in this directory. The repository was last updated on October 5, 2026.

Source: affaan-m/ECC on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.