name: skill-condenser
description: "使用链式密度方法（CoD）并结合技能格式感知，压缩冗长的 SKILL.md 文件。当技能文档超过 200 行或需要简洁重构时使用。"
license: Apache-2.0
metadata:
author: agentic-insights
version: "1.0"

技能压缩器

使用链式密度方法（CoD）并结合技能格式感知，压缩 SKILL.md 文件。由于技能文档具有结构化特点（而非纯文本），优化为 2-3 轮迭代（而非 5 轮）。

使用时机

• SKILL.md 文件超过 200 行
• 技能文档包含大段描述性段落而非要点列表
• 需要将冗长的文档重构为简洁风格

处理流程

1. 读取待压缩的技能文档
2. 在技能格式上下文中，运行 2-3 轮 cod-iteration 迭代
3. 每轮迭代：提取关键实体，压缩为要点列表或表格
4. 输出：保持原有结构的压缩版技能文档

编排流程

迭代 1：结构提取

传递给 cod-iteration：

iteration: 1
target_words: [current_words * 0.6]
format_context: |
  输出格式：Agent Skills SKILL.md
  - 使用 ## 标题划分章节
  - 使用要点列表，而非描述性段落
  - 对比或选项使用表格
  - 命令使用代码块
  - 去除填充性短语（如“此技能帮助您...”）

text: [完整的 SKILL.MD 内容]

迭代 2：实体密集化

iteration: 2
target_words: [iteration_1_words]
format_context: |
  SKILL.md 简洁规则：
  - 每个要点 = 一个事实
  - 使用分号合并相关要点
  - 移除冗余示例（保留一个最佳示例）
  - 对于选项，表格比列表压缩效果更好

text: [迭代 1 的输出]
source: [原始 SKILL.MD]

迭代 3（可选）：最终润色

仅在压缩后仍超过 150 行时使用：

iteration: 3
target_words: [iteration_2_words]
format_context: |
  最终轮次：
  - 将详细内容移至 references/ 链接
  - 仅保留：快速开始、核心模式、故障排除
  - 每个章节 < 20 行

text: [迭代 2 的输出]
source: [原始 SKILL.MD]

预期输出格式

每轮迭代返回：

Missing_Entities: "entity1"; "entity2"; "entity3"

Denser_Summary:
---
name: skill-name
description: ...
---
# 技能名称
[符合 SKILL.md 格式的压缩内容]

技能特定实体

压缩技能时，优先保留以下实体类型：

目标压缩率

示例：压缩冗长章节

压缩前 (45 词):

## 配置
配置系统允许您自定义部署的各个方面。
您可以设置环境变量、调整超时时间以及配置重试行为。
每个设置都有合理的默认值，但可以根据需要进行覆盖。

压缩后 (18 词):

## 配置
| 设置项 | 默认值 | 覆盖方式 |
| :--- | :--- | :--- |
| `ENV` | prod | `--env dev` |
| `TIMEOUT` | 30s | `--timeout 60` |
| `RETRIES` | 3 | `--retries 5` |

与渐进式披露集成

如果 3 轮迭代后技能文档仍然过大：

1. SKILL.md 中保留：概述、快速开始、常见错误
2. 移至 references/：API 详情、高级配置、示例
3. 更新 SKILL.md 并添加链接：参见 [高级配置](references/config.md)

约束条件

• 精确保留 frontmatter（不压缩元数据）
• 保留所有 ## 章节标题（结构很重要）
• 不要移除代码块（命令是实体）
• 为每个工作流保留一个具体示例