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Agent Skill · 研究检索

chat-compactor(聊天压缩器)

chat-compactor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

chat-compactor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为可写文件;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 42,497。

总安装 1,069周安装 45GitHub Stars 125下载 374核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:chat-compactor(聊天压缩器)
来源仓库:https://github.com/zhanlincui/ultimate-agent-skills-collection
仓库路径:skills/chat-compactor
安装命令:
npx skills add https://github.com/zhanlincui/ultimate-agent-skills-collection --skill chat-compactor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zhanlincui/ultimate-agent-skills-collection --skill chat-compactor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

chat-compactor 生成面向 AI 代理的结构化会话摘要,保留决策逻辑与失败路径信息。解决人工总结丢失上下文的问题,提供断点续接所需的隐性知识说明。输出包含目标、行动、障碍与下一步计划的标准化 handoff 文档。适用于多轮对话移交与团队接力场景,提升跨会话连续性体验。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/chat-compactor

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/zhanlincui/ultimate-agent-skills-collection --…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要可写文件,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

chat-compactor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zhanlincui/ultimate-agent-skills-collection --skill chat…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

chat-compactor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

chat-compactor 需要什么权限?

权限级别是可写文件。该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

chat-compactor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

chat-compactor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,069 次,近一周安装 45 次,下载 374 次,GitHub 125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

chat-compactor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
chat-compactor

聊天压缩器 · 本页

1,069125可写文件MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Chat Compactor

Generate structured summaries optimized for AI agent continuity across sessions.

Why This Exists

Human-written summaries and ad-hoc AI summaries lose critical context:

  • Decision rationale gets lost (why X, not Y)
  • Dead ends get forgotten (agent re-tries failed approaches)
  • Implicit knowledge isn't captured (file locations, naming conventions, gotchas)
  • State is unclear (what's done, what's pending, what's blocked)

This skill produces agent-optimized handoff documents that prime the next session.

Output Format

Generate a markdown file with this structure:

# Session: [Brief Title]
Date: [YYYY-MM-DD]
Duration: ~[X] messages

## Context Snapshot
[1-2 sentences: What project/task, what state it's in right now]

## What Was Accomplished
- [Concrete outcome 1]
- [Concrete outcome 2]

## Key Decisions & Rationale
| Decision | Why | Alternatives Rejected |
|----------|-----|----------------------|
| [Choice] | [Reason] | [What didn't work and why] |

## Current State
- **Working**: [files/features that are functional]
- **Broken/Blocked**: [what's not working and why]
- **Modified files**: [list with brief note on changes]

## Dead Ends (Don't Retry)
- ❌ [Approach that failed] — [why it failed]

## Next Steps (Prioritized)
1. [ ] [Most important next action]
2. [ ] [Second priority]

## Environment & Gotchas
- [Any setup notes, versions, quirks discovered]

## Key Code/Commands Reference
[Only if there are non-obvious commands or snippets the next session needs]

Workflow

  1. Scan conversation for: decisions, outcomes, failures, file changes, blockers
  2. Identify the "handoff moment" — what would a fresh agent need to continue?
  3. Generate structured summary using format above
  4. Save to file: session-[topic]-[date].md in project root or /home/claude/sessions/

Compaction Triggers

Invoke this skill when:

  • User says: "compact", "wrap up", "save session", "summarize for next time"
  • Context window exceeds ~50% capacity and task is ongoing
  • Before major context switches
  • End of debugging/implementation session

Quality Criteria

Good compactions are:

  • Scannable: Next agent gets orientation in <30 seconds
  • Actionable: Clear next steps, not vague summaries
  • Defensive: Dead ends documented to prevent re-exploration
  • Minimal: No fluff, every line earns its tokens

Anti-Patterns

Avoid:

  • Narrative prose ("First we tried X, then Y, then Z...")
  • Redundant context (don't repeat what's in code comments)
  • Vague summaries ("Made good progress on the feature")
  • Missing failure documentation (most valuable part!)

Example Trigger & Response

User: "Let's wrap up, compact this session"

Agent:

  1. Reviews conversation for key decisions, outcomes, failures
  2. Generates structured markdown per format above
  3. Saves to session-[topic]-[date].md
  4. Confirms: "Session compacted to session-auth-refactor-2025-01-06.md — ready for next time."

平台分布

Claude Code

26.76%
按下载量换算100

OpenCode

24.04%
按下载量换算90

Codex

15.38%
按下载量换算58

Gemini CLI

13.54%
按下载量换算51

Antigravity

8.02%
按下载量换算30

kiro-cli

3.41%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

可写文件

该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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