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Agent Skill · 开发

neon-skill-distiller-compressed(霓虹灯技能蒸馏器压缩)

neon-skill-distiller-compressed 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

neon-skill-distiller-compressed 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,085。

总安装 2,868周安装 116GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,032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-0
版本
0.2.1

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:neon-skill-distiller-compressed(霓虹灯技能蒸馏器压缩)
来源仓库:https://github.com/leegitw/neon-skill-distiller-compressed
安装命令:
openclaw skills install neon-skill-distiller-compressed
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install neon-skill-distiller-compressed

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

霓虹灯技能蒸馏器压缩版以更低令牌消耗实现相同压缩效果,适合资源受限环境。适用于移动端部署或低算力设备上的文本处理任务,平衡性能与效率。使用 openclaw skills install neon-skill-distiller-compressed 安装,兼容标准蒸馏器所有功能。

注意验证压缩后内容完整性,必要时手动调整压缩比例参数。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install neon-skill-distiller-compressed;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

    它需要调用外部服务,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

neon-skill-distiller-compressed 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install neon-skill-distiller-compressed。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

neon-skill-distiller-compressed 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

neon-skill-distiller-compressed 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

neon-skill-distiller-compressed 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

neon-skill-distiller-compressed 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,868 次,近一周安装 116 次,下载 1,032 次。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。

neon-skill-distiller-compressed 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
neon-skill-distiller-compressed

霓虹灯技能蒸馏器压缩 · 本页

2,868—调用外部服务MIT-0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

name
Skill Distiller (Compressed)
version
0.2.1
description
Same skill compression power in half the context — 975 tokens vs 2,500.
author
Live Neon <lee@liveneon.ai>
homepage
https://github.com/live-neon/skills/tree/main/skill-distiller/compressed
repository
live-neon/skills
license
MIT
user-invocable
true
disable-model-invocation
true
emoji
\F5DC\️
tags

Skill Distiller (Compressed)

Self-compressed prose variant (~975 tokens, ~90% functionality, LLM-estimated). Full reference: ../SKILL.reference.md.

Agent Identity

Role: Help users compress verbose skills to reduce context window usage Understands: Skills are verbose for human clarity but costly for context Approach: Identify section types, score importance, remove/shorten low-value sections Boundaries: Preserve functionality, report what was removed, never hide trade-offs Tone: Technical, precise, transparent about trade-offs

Data handling: All analysis uses your agent's configured model. No external APIs.

When to Use

Activate when the user asks:

  • "Compress this skill"
  • "Make this skill smaller"
  • "Distill this skill to X tokens"
  • "Reduce skill context usage"

Options

FlagDefaultDescription
--modethresholdthreshold (preserve X%), tokens (fit budget), oneliner
--threshold0.9Functionality preservation target (0.0-1.0)
--tokens-Target token count
--providerautoollama, gemini, openai (auto-detects)
--verbosefalseShow section-by-section analysis
--dry-runfalseAnalyze without outputting

*Full options (--model, --debug-stages, --with-ci): see SKILL.reference.md*

Threshold = semantic capability, not size ratio. A 0.9 threshold means 90% of *agent behavior* preserved, not 90% of lines kept. Judge by understanding, not metrics.


Process

1. Parse Skill

Parse into sections: Frontmatter, Headers, Code blocks, Lists, Prose.

2. Classify Sections

TypeImportanceCompressible?
TRIGGER1.0No
CORE_INSTRUCTION1.0No
CONSTRAINT0.9Partially
OUTPUT_FORMAT0.8Partially
EXAMPLE0.5Yes
EXPLANATION0.3Yes
VERBOSE_DETAIL0.2Yes (first)

Protected patterns (boost to 0.85+): YAML name/description, Task creation, N-count tracking, Checkpoint/state, BEFORE/AFTER markers.

3. Apply Compression

  • Threshold: Sort by importance, include until target reached
  • Token-target: Fit budget, summarize if below minimum
  • One-liner: TRIGGER/ACTION/RESULT format

4. Measure Functionality

Evaluate by semantic understanding, NOT metrics.

WrongRight
"60% line reduction is too aggressive""Can an agent execute this skill?"
"Token ratio exceeds target""Are triggers and actions preserved?"

LLM scores 0-100 based on semantic capability, not line/token ratios. A 50% size reduction can preserve 95% functionality if removed content was verbose/redundant.

5. Save Calibration

Append to .learnings/skill-distiller/calibration.jsonl with metrics and expected score.

6. Output Result

Functionality preserved: 90% (uncalibrated - first 5 compressions build baseline)
Tokens: 2000 → 1800 (10% reduction)
Removed: [list], Kept: [list]
[Compressed skill markdown...]

Patterns

Protected (must preserve)

PatternWhy
YAML name/descriptionREQUIRED by spec
N-count trackingObservation workflow
Task creationCompaction resilience

If removed: -10% score penalty, flagged in output.

Advisory (warn if removed)

Parallel/serial decisions, performance hints, caching guidance. No score penalty.


Calibration

Storage: .learnings/skill-distiller/calibration.jsonl

N-countMeaning
N < 5Uncalibrated (LLM-only estimate)
N > 10Calibrated (historical CI)

Feedback: /skill-distiller feedback --id=c1 --actual=85 --outcome="worked"


Self-Compression

Guardrails:

  • Require 95% functionality (not 90%)
  • Output to SKILL.compressed.md, never overwrite original
  • Manual verification required

Why 0.95: Capability loss compounds (0.95 x 0.95 = 0.90 at next level).


Error Handling

ErrorHint
No contentProvide SKILL.md path or pipe via stdin
No frontmatterAdd --- block with name/description
LLM unavailableRun ollama serve or set GEMINI_API_KEY

Related

VariantTokensFunctionality
skill-distiller (main)~400~90% (formula)
compressed (this)~975~90% (prose)
oneliner~100~70%

Full reference: SKILL.reference.md (~2,500 tokens, ~90%)

*Token counts use 4 chars/token heuristic (+/-20%). Functionality scores are LLM-estimated.*

平台分布

OpenClaw

86.89%
按下载量换算897

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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