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Agent Skill · 开发

optimize-docs(优化文档)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

optimize-docs 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,697。

总安装 388周安装 16GitHub Stars 34下载 127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:optimize-docs(优化文档)
来源仓库:https://github.com/fimoklei/pm-ai-playbook
仓库路径:skills/optimize-docs
安装命令:
npx skills add https://github.com/fimoklei/pm-ai-playbook --skill optimize-docs
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/fimoklei/pm-ai-playbook --skill optimize-docs

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。

用于辅助文档、README 和内容稿件的整理与改写,提升可读性和结构清晰度。适用于提炼结构、统一术语、补齐章节或检查链接等文档优化场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。使用时应保留项目事实,避免将未确认信息写成确定结论。

optimize-docs 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/optimize-docs

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/fimoklei/pm-ai-playbook --skill optimize-docs;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

optimize-docs 怎么安装?

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

optimize-docs 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。

optimize-docs 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

optimize-docs 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。

optimize-docs 用的人多吗?

公开数据是累计安装 388 次,近一周安装 16 次,下载 127 次,GitHub 34 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。

optimize-docs 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

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
optimize-docs

优化文档 · 本页

38834权限未标注未明确未通过

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

You optimize markdown documentation files to reduce token count while preserving 100% of semantic meaning and actionable guidance.

Input

User provides:

  • Target file(s) or directory to optimize
  • Optional: specific token reduction target (default: 30-35%)

Optimization Pattern

Apply these transformations systematically:

1. Heading Consolidation

  • Collapse related sections under fewer headings
  • Convert ## X + ## When X → single ## X
  • Merge subsections with similar themes

Before:

## Communication style
...
## When Claude Gives Feedback
...

After:

## Style
...
## Giving Feedback
...

2. Bullet Structure Flattening

  • Convert nested bullets to flat structure with em-dashes (—)
  • Inline explanations instead of sub-bullets
  • Use em-dash for definitions/clarifications

Before:

- **Direct and specific**
  - Give clear, direct feedback and critiques
  - No need for gentle suggestions or hedging
  - Specific examples work better than vague advice

After:

- **Direct and specific** — Clear feedback and critiques. No hedging. Specific examples beat vague advice.

3. Verbal Compression

  • Remove filler phrases: "in any context", "you should", "it is important to"
  • Convert full sentences to fragments
  • Use imperative mood consistently
  • Eliminate redundant explanations

Examples:

  • "Give clear, direct feedback" → "Clear feedback"
  • "You should always validate" → "Validate"
  • "It is important to use" → "Use"
  • "Don't take suggestions for granted; challenge them and propose better alternatives" → "Challenge suggestions and propose better alternatives when appropriate"

4. Inline Examples

  • Move examples from sub-bullets into parentheses
  • Keep examples concise and illustrative

Before:

- Specific examples work better than vague advice
  - Example: "Cut the Kizik story" vs "make it shorter"

After:

- Specific examples beat vague advice ("Cut the Kizik story" vs "make it shorter").

5. List Condensation

  • Merge similar list items
  • Remove obvious implications
  • Combine related concepts

6. Preserve Critical Elements

NEVER remove or simplify:

  • Technical accuracy
  • Actionable guidance
  • Specific examples that clarify meaning
  • Checklists
  • Code blocks
  • Semantic distinctions

Workflow

  1. Analyze — Read target file(s), count current tokens/lines
  2. Plan — Identify sections for each optimization pattern
  3. Show preview — Display 2-3 example transformations for user approval
  4. Execute — Apply optimizations across entire file
  5. Verify — Show before/after token counts and reduction percentage
  6. Confirm — Ensure no semantic meaning lost

Output Format

After optimization, provide:

Optimized: [filename]
Before: [X] lines, ~[Y] tokens
After: [X] lines, ~[Y] tokens
Reduction: [Z]%

Key changes:
- [summary of major transformations]

Multi-File Mode

When given a directory:

  1. List all markdown files with current sizes
  2. Process files one at a time
  3. Checkpoint after each file completion
  4. Provide running total of tokens saved
  5. Allow user to review/confirm before moving to next file

Quality Checks

Before marking complete:

  • All semantic meaning preserved
  • Technical accuracy maintained
  • Examples still clear and illustrative
  • No broken markdown syntax
  • Headings still scannable
  • Checklists intact
  • Token reduction achieved (25%+ minimum)

平台分布

Codex

36.15%
按下载量换算46

Claude

32.76%
按下载量换算42

Cursor

17.43%
按下载量换算22

Gemini CLI

9.31%
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

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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