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Agent Skill · 效率

skill-compressor(技能压缩器)

skill-compressor 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

skill-compressor 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 17,016。

总安装 2,717周安装 111GitHub Stars 1下载 870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
1.0.0

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:skill-compressor(技能压缩器)
来源仓库:https://github.com/david0ming/skill-compressor
安装命令:
openclaw skills install skill-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 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 skill-compressor

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

压缩 skill 降 token 成本。用户说 /skill-compressor 或要求优化/压缩/瘦身 skill 时触发。

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 skill-compressor;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

    它需要需要联网,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

skill-compressor 怎么安装?

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

skill-compressor 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。

skill-compressor 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

skill-compressor 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。

skill-compressor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,717 次,近一周安装 111 次,下载 870 次,GitHub 1 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。

skill-compressor 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
skill-compressor

技能压缩器 · 本页

2,7171需要联网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-compressor
description
压缩 skill 降 token 成本。用户说 /skill-compressor 或要求优化/压缩/瘦身 skill 时触发。

SkillCompressor

Trigger

  • /skill-compressor
  • 用户要求优化/压缩/瘦身/debloat 某个 skill
  • 用户给出 SKILL.md 路径并抱怨 token

步骤

  1. 盘点:统计 desc / body / refs token(读所有 ref 文件)
  2. Desc 压缩

- ≥40 tok:抽 routing signal(触发词 + 领域词 + 唯一标识),改写到 1-minimal - <40 tok 或缺失:从 body 抽 primary capability / trigger condition / unique identifier,各 20–40 tok 合并

  1. Body 分类:逐段(bullet/段落/代码块为单位)打五类标签;拿不准读 background.md;仍犹豫默认 core_rule
  2. Body 压缩

- core_rule:合并同义、去形容词;禁删数字/阈值/路径/API 名/env 变量 - example、template:每 concept 留 1 条 - background:合并一段,保留所有事实声明

  1. 拆分:非空才写;每个拆出文件顶部加 when:(何时 read) + topics:(3–5 关键词)
  2. 跨文件去重:body 与原 ref 重复处从 body 删;ref < 30 tok 合回或丢弃
  3. Faithfulness 必做:逐条核对原 body 的 operational concept(actionable/阈值/数字/API/路径)是否仍在 compressed core ∪ 拆出文件中;丢失按类型回滚重压,≤2 轮;仍丢保留原段
  4. Gate 2 可选:有样例则对照运行;无则报告标注"未验证运行时行为"
  5. 输出:写入 <skill>/.reduced/:

- SKILL.md + 非空的 examples.md/templates.md/background.md - REDUCTION_REPORT.md(格式读 templates.md)

需要辅助时:

  • 分类拿不准 → background.md
  • 看走查实例 → examples.md
  • 写报告 → templates.md

约束

  • 不覆盖原 SKILL.md(总是写入 .reduced/)
  • 不删数字、阈值、路径、API 名、env 变量
  • 不改 frontmatter name
  • 不新增原 skill 中没有的规则
  • 不跨 skill 合并
  • 回滚 2 轮仍丢失 → 保留原段,报告标"不可压"

何时不压缩

  • skill < 300 tok(收益 < 开销)
  • body ≥ 80% 已是 core_rule(已优化)
  • 纯模板 skill(全 template 无可拆)

平台分布

OpenClaw

90.58%
按下载量换算788

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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