Release Prompt-Engineered Compression & Thread Continuity in Gemini · Nana-Kusa/crossai-context-macro

📦 Version v1.0.3 – Prompt-Engineered Compression & Thread Continuity in Gemini

Gemini 2.5 Flash compatibility extended:
Successfully verified that Denbun Macros compressed using prompt engineering can be interpreted accurately by Gemini 2.5 Flash.
Thread-to-thread continuity confirmed:
A Denbun Macro compressed to 2,366 bytes was generated in a parent thread, then passed into a child thread in Gemini.
Gemini successfully parsed the macro and reconstructed the full context in the new thread.
Compression effectiveness validated:
The compressed macro retained full semantic structure while reducing byte size by 52.5% compared to the original 4,950-byte uncompressed version.
Dual macro format strategy tested:
Both compressed and uncompressed versions were created by Gemini, allowing direct comparison of AI parsing performance and prompt size trade-offs.

This release demonstrates that:

Prompt-engineered Denbun Macros are not only functionally equivalent to uncompressed versions,
but are also highly portable across threads and models—without loss of context.
This opens the door for further Cross-AI compression experiments and efficient long-thread context transfer.

Gemini 2.5 Flash との互換性拡張
プロンプト工学に基づいて圧縮された伝文マクロが、Gemini 2.5 Flash において正確に解釈され、動作することを確認。
スレッド間の文脈引き継ぎを実証
親スレッドで生成された 2,366バイトの圧縮伝文マクロ を子スレッドに貼り付けたところ、Gemini がその内容を完全に再構成し、会話を継続できることを確認。
圧縮効果の定量的検証
圧縮された伝文マクロは、非圧縮の 4,950バイト版 と比べて 約52.5%のサイズ削減 に成功。
それにもかかわらず、意味構造の欠落は一切見られず、情報の完全性が保たれた。
圧縮・非圧縮の比較実験も実施
Geminiにより両方のマクロ（圧縮・非圧縮）が生成され、AIの解析性能とプロンプトサイズのトレードオフに関する実験が行われた。

本リリースにより、以下が確認されました：