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Agent Skill · 研究检索

shrink(shrink 图像)

shrink 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

shrink 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 25,037。

总安装 3,857周安装 164GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,351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
1.2.0

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:shrink(shrink 图像)
来源仓库:https://github.com/joelovestech/shrink
安装命令:
openclaw skills install shrink
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 shrink

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。

将会话中的 Base64 图像替换为文本描述以降低成本。可降低图像令牌成本达 96–99%。适用于高图像负载的对话优化场景。shrink 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。触发指令如 /shrink 或 /compress。安装命令:openclaw skills install shrink

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 shrink;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

    它需要接触敏感数据,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

shrink 怎么安装?

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

shrink 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。

shrink 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

shrink 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。

shrink 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,857 次,近一周安装 164 次,下载 1,351 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。

shrink 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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 OpenClaw,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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
shrink

shrink 图像 · 本页

3,857—接触敏感数据MIT-0有提醒

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
shrink
description
>-
metadata
openclaw
requires
env
credentials
description
>-
required
false
permissions

🦐 Shrink — Multimodal Context Optimizer

Replace base64 image blocks in session JSONL with concise, context-aware text descriptions. Images consuming 15,000–25,000+ tokens become ~100 token descriptions — a 99%+ reduction. OpenClaw's built-in pruning explicitly skips images. This is the only tool that solves this.

Interactive Flow

When triggered, present an interactive menu using inline buttons (Telegram/Discord).

Step 1: Scan & Present

Run a dry-run first to show the user what's available:

python3 <skill_dir>/scripts/shrink.py --agent <agentId> --dry-run --json

Parse the JSON output and present:

🔍 Context Scan Complete

📊 Found {images_found} images in this session
   • {images_deduped} duplicates detected
   • Est. savings: ~{tokens_saved:,} tokens ({savings_percent}%)
   • Est. cost: ~${estimated_cost_usd:.3f}

Then offer buttons:

  • 🚀 Shrink Now → run without --dry-run
  • 🔎 Details → show per-image breakdown from the dry-run
  • ⚙️ Options → show configurable settings

If no images found: "✅ No unprocessed images found. Session is already optimized!"

Step 2: Execute

On "Shrink Now", run live and keep the user informed with progress updates.

For large runs (10+ images), send a progress message and update it as images complete:

🖼️ Shrinking Wayne (36 images)...
✅ 1/36 — Quicknode dashboard (23K tokens saved)
✅ 2/36 — ♻️ Duplicate (reused)
✅ 3/36 — Wagyu portfolio (21K tokens saved)
...running total: 68K saved
python3 <skill_dir>/scripts/shrink.py --agent <agentId>

Report the full summary stats when complete.

Step 2b: Apply Changes

After shrinking completes, inform the user that changes are saved to disk but agents still hold old context in memory. Offer to apply immediately:

⚠️ Changes saved to disk. Agents are still using old context in memory.

Present buttons:

  • ⚡ Apply Now → run openclaw gateway restart (~5 sec downtime, all agents reload clean)
  • ⏰ Apply Later → changes take effect at next session load (daily reset, /compact, or /reset)

If user chooses "Apply Now", run:

openclaw gateway restart

Then confirm: "✅ Gateway restarted. All agents now running on shrunk sessions."

Important: Warn that "Apply Now" causes ~5 seconds of downtime for ALL agents, not just the shrunk one.

Step 3: Options (if requested)

Show current settings and let the user adjust:

  • Model: auto (detects key type), claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5
  • Context depth: 1-10 preceding messages (default: 5)
  • Min tokens: skip images below threshold (default: 500)
  • Scope: this session only, or all sessions

Present buttons:

  • 📊 All Sessions → --all-sessions
  • 🎯 This Session → single session (default)

Variant: /shrink all

When user says "shrink all", "shrink all sessions", or "shrink everything":

python3 <skill_dir>/scripts/shrink.py --agent <agentId> --all-sessions --dry-run --json

Present totals across all sessions, then confirm before running live.

Script Reference

# Basic: current session dry-run
python3 scripts/shrink.py --agent main --dry-run

# Live shrink with all defaults
python3 scripts/shrink.py --agent main

# All sessions for an agent
python3 scripts/shrink.py --agent main --all-sessions

# Specific session file
python3 scripts/shrink.py --session-file path/to/session.jsonl

# Budget-conscious: limit images and use cheaper model
python3 scripts/shrink.py --agent main --max-images 5 --model claude-haiku-4-5

# JSON output for programmatic use
python3 scripts/shrink.py --agent main --all-sessions --json

All Flags

FlagDefaultDescription
--session-file—Path to specific JSONL file
--agent <id>—Target agent's sessions directory
--all-sessionsoffProcess all JSONL files for the agent
--dry-runoffPreview without modifying
--modelautoVision model (auto-detects from auth type)
--max-images NallLimit to first N images
--min-tokens N500Skip images below token threshold
--context-depth N5Preceding messages for context-aware descriptions
--no-backupoffSkip .bak backup creation
--jsonoffJSON output (suppresses pretty-print)
--no-verboseoffSuppress per-image details

Key Behaviors

  • Idempotent — re-runs skip already-deflated images (marker: [🖼️ Image deflated:)
  • Dedup — identical images get one API call, description reused for copies
  • Context-aware — reads preceding messages + user text + agent response for rich descriptions
  • Auth failover — tries API key first (Sonnet), falls back to OAuth (Haiku) automatically
  • Safe — creates .bak backup before writing, gracefully skips failed images
  • Redaction — --redact pii|keys|all strips sensitive data during extraction for compliance

平台分布

OpenClaw

92.44%
按下载量换算1,249

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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