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Agent Skill · 研究检索

context-compressor(context compressor 搜索)

context-compressor 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。

context-compressor 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 60,816。

总安装 364周安装 15GitHub Stars 4下载 119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:context-compressor(context compressor 搜索)
来源仓库:https://github.com/fatih-developer/fth-skills
仓库路径:skills/context-compressor
安装命令:
npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill context-compressor
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/fatih-developer/fth-skills --skill context-compressor

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。

context-compressor 提供内容压缩算法,保留关键信息同时削减 70% 冗余数据。适用于在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中优化长文本传输与内存占用。按内容类型(对话、代码、研究笔记)采用差异化压缩策略,确保语义完整性。

压缩后输出约为原文 30% 长度,可用于摘要生成或上下文预加载场景。不建议用于法律文书或高精度数值数据,此类场景需保持原始格式不变。

来源仓库内路径:skills/context-compressor

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/fatih-developer/fth-skills --skill context-com…;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

context-compressor 怎么安装?

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

context-compressor 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。

context-compressor 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。

context-compressor 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。

context-compressor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 364 次,近一周安装 15 次,下载 119 次,GitHub 4 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。

context-compressor 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
context-compressor

context compressor 搜索 · 本页

3644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

Context Compressor Protocol

Reduce content by 70% — preserve critical information, discard repetition and noise. Target: compressed output should be ~30% of original size with preserved information density.


Workflow

1. Detect content type
2. Mark critical elements (these are never discarded)
3. Apply type-specific compression
4. Verify 70% target
5. Present compressed output

Step 1: Detect Content Type

Content TypeDetection Criteria
Conversation historyUser/assistant message pairs
Code fileFunction/class structures, syntax
Research resultsURLs, source references, data points
Meeting notes / documentHeaders, bullet lists, decisions

Step 2: Mark Critical Elements

These elements are never discarded:

  • Decisions & conclusions: "We decided to use X", "Y was chosen"
  • Errors & fixes: Discovered bugs, applied solutions
  • Numerical data: Dates, version numbers, metrics, amounts
  • Dependencies: "A must finish before B" constraints
  • Action items: Who does what, when
  • Current state: Latest version, current config, last decision

Step 3: Type-Specific Compression

Conversation History

Discard: Greetings, acknowledgments ("OK", "Got it", "Thanks"), repeated explanations, intermediate reasoning that contradicts the final conclusion.

Keep: User's clear requests, decisions and rationale, error messages and fixes, current task status.

Format:

[CONVERSATION SUMMARY — N messages -> M lines]
Context: [what the task is, 1 sentence]
Decisions: [bullet list]
Current status: [where things stand]
Pending: [open questions if any]

Code File

Discard: Comments (except docstrings), excessive blank lines, long import lists (consolidate), temporary debug prints.

Keep: All function/class signatures (with parameters), return types and critical type annotations, exception handling, configuration constants. Summarize function bodies as single-line pseudocode.

Format:

# [COMPRESSED — original: ~N lines -> now: ~M lines]
class ClassName:
    """[Original docstring]"""
    def method_name(self, param: Type) -> ReturnType:
        # [What it does — 1 line summary]
        ...

Research / Web Results

Discard: Duplicate information, generic background, verbose URLs (use domain name), out-of-scope quotes.

Keep: Concrete data points, primary source findings, contradictory findings (keep both), directly relevant findings.

Format:

[RESEARCH SUMMARY — N sources -> M items]
Topic: [what was researched]

Key findings:
- [Finding 1] (Source: domain.com)
- [Finding 2] (Source: domain.com)

Contradictions:
- [Source A says X, Source B says Y]

Missing / unverified:
- [Information not found]

Documents / Meeting Notes

Discard: Intro/closing paragraphs (if no content), repetitive statements, generic commentary.

Keep: Decisions made, action items (who, what, when), alternatives discussed and why rejected, next steps.


Step 4: Verify 70% Target

Original size   : ~N words / lines / tokens
Compressed size : ~M words / lines / tokens
Compression     : ~X% reduction

Target: 70% [Achieved / Below target]

If below target (< 50% reduction): re-scan for repetition, compress background more aggressively, convert long examples to single-line references.


Output Header

Every compression starts with:

CONTEXT COMPRESSOR
Type    : [content type]
Before  : ~N [words/lines]
After   : ~M [words/lines]
Saving  : ~X% reduction

When to Skip

  • Content is already short (< 200 words / 50 lines)
  • User said "all details matter"
  • Legal, medical, or financial documents (information loss risk too high)

Guardrails

  • Never discard decisions or error resolutions — these are the most valuable context.
  • Preserve contradictions — if two sources disagree, keep both.
  • Show compression ratio — the user must see how much was removed.
  • Cross-skill: works with memory-ledger (can compress ledger entries) and agent-reviewer (provides compressed history for retrospective).

平台分布

Codex

34.53%
按下载量换算41

Claude

28.61%
按下载量换算34

Cursor

18.81%
按下载量换算22

Gemini CLI

9.83%
按下载量换算12

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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