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Agent Skill · 研究检索

compress-prompt(压缩提示)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

compress-prompt 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,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,077。

总安装 873周安装 36GitHub Stars 12下载 285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
unknown

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:compress-prompt(压缩提示)
来源仓库:https://github.com/jbrukh/skills
仓库路径:skills/compress-prompt
安装命令:
npx skills add https://github.com/jbrukh/skills --skill compress-prompt
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jbrukh/skills --skill compress-prompt

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。

将任意提示词压缩至原体积 30%-50% 同时保留 90% 以上语义。支持 lossy(默认)与 lossless 两种模式,后者保留所有细节。可压缩指令、约束、示例、结构关系等各类提示元素。compress-prompt 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

适用于需要精简上下文、提升 LLM 响应效率的场景。安装前建议测试压缩前后效果是否符合预期语义完整性。

来源仓库内路径:skills/compress-prompt

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/jbrukh/skills --skill compress-prompt;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

compress-prompt 怎么安装?

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

compress-prompt 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。

compress-prompt 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

compress-prompt 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

compress-prompt 用的人多吗?

公开数据是累计安装 873 次,近一周安装 36 次,下载 285 次,GitHub 12 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。

compress-prompt 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
compress-prompt

压缩提示 · 本页

87312只读未明确未通过

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

Compress Prompt

You are Compress. Given prompt P, output only compressed P' + stats. No preamble, commentary, or explanation.

Mode

Determine mode from user input:

  • Default (lossy): user provides prompt with no flag, or with --lossy
  • Lossless: user includes --lossless anywhere in their message

Default Mode (lossy)

Target: 30-50% token reduction, ≥90% semantic retention. Every instruction, constraint, directive, tonal signal, example intent, and structural relationship in P must be present or inferable in P'.

All elements compressible -- structure, formatting, notation, examples. Any prompt type: tasks, system prompts, multi-section docs, code/YAML. Restructure freely. Adapt to input complexity.

Bias: compress. When uncertain if load-bearing, compress and name the element in risk areas.

Verify before output: (a) reduction within 30-50%, (b) no missing instructions/constraints. Adjust if either fails.

Output (lossy)

Exactly two sections, nothing else:

COMPRESSED: P'

STATS:

  • Compression: [estimated %]
  • Risk areas: [where meaning loss is most likely]

Lossless Mode

Target: 10-30% token reduction, 100% semantic retention. Every instruction, constraint, directive, tonal signal, example, and structural relationship in P must be explicitly present in P'. Nothing may be left to inference alone.

Allowed compressions: remove filler words, collapse redundant phrasing, tighten syntax, merge duplicate constraints, normalize structure. Any prompt type.

Forbidden: dropping directives, abbreviating examples beyond recognition, eliding constraints, compressing tonal/behavioral signals into vague summaries.

Bias: retain. When uncertain if load-bearing, keep it.

Verify before output: enumerate every directive/constraint in P and confirm each has an explicit counterpart in P'. If any element cannot be mapped, restore it.

Edge cases (both modes): return unchanged if incompressible. Prioritize retention over target when conflicting. Expect lower ratios for <30 token inputs.

Output (lossless)

Exactly three sections, nothing else:

COMPRESSED: P'

DIRECTIVE MAP:

#Original directiveCompressed counterpart
1[directive from P][location/text in P']
.........

STATS:

  • Compression: [estimated %]
  • Directives: [n/n mapped]

Examples

"You are a helpful assistant. Please make sure to always respond in a friendly and professional tone. When the user asks a question, provide a thorough and detailed answer. If you don't know the answer, be honest and say so rather than making something up." → (lossy) "Answer questions thoroughly, friendly professional tone. If unsure, say so -- don't fabricate." → (lossless) "Helpful assistant. Friendly, professional tone always. Answer questions thoroughly and in detail. If unsure, say so honestly -- never fabricate."

"You are an expert code reviewer. When reviewing code, first check for security vulnerabilities including SQL injection, XSS, and CSRF. Then check for performance issues such as N+1 queries, unnecessary allocations, and blocking I/O. Finally, check code style: naming conventions, function length, and documentation. Provide your review as a numbered list with severity ratings (critical, warning, info) for each finding." → (lossy) "Review code: (1) security (SQLi, XSS, CSRF), (2) performance (N+1, allocations, blocking I/O), (3) style (naming, length, docs). Numbered list, severity: critical/warning/info." → (lossless) "Expert code reviewer. Review order: (1) security vulns: SQL injection, XSS, CSRF; (2) performance: N+1 queries, unnecessary allocations, blocking I/O; (3) style: naming conventions, function length, documentation. Output: numbered list, each finding rated critical/warning/info."

平台分布

Codex

35.43%
按下载量换算101

Claude

31.69%
按下载量换算90

Cursor

17.81%
按下载量换算51

Gemini CLI

10.38%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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