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超长文档压缩 · 结构与代码块保留【律令·本地零联网】

长文压缩、长文本压缩与上下文压缩:长文与对话本地压缩,保住结构与代码块,产出带省略标记的摘要稿,零网络纯标准库。

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这个技能做什么

本地运行,零网络、免 API Key、数据不出电脑。 四项诚实承诺:① 算不出就说算不出,绝不编造数字;② 高危动作强制人工确认;③ 幂等断点,绝不重复副作用;④ 全程留痕可审计。

上下文压缩器

子命令(全部实测通过)

analyze:结构分析

context_compressor.py analyze article.md

实测输出(40 章测试文章):

{"total": {"chars": 7389, "est_tokens": 5984},
 "blocks": {"heading": {"count": 41, "est_tokens": 205}, "para": {"count": 41, "est_tokens": 5617}},
 "top_sections": [{"title": "第 1 章", "est_tokens": 142}, ...]}

compress:按压缩比产出摘要稿

context_compressor.py compress article.md --ratio 0.3 --style digest --out article_slim.md

实测:原 5984 est_tokens → 1973,saved_pct=67.0;标题与代码块结构保留,代码块超 15 行截断为「前 5 行 + 省略标记 + 末行」。--out 与原文件相同会被拒绝:{"ok": false, "error": "禁止覆盖原文件,--out 必须是不同路径"}。

dedupe:移除完全重复段落块

context_compressor.py dedupe article.md --out article_dd.md

实测:{"ok": true, "removed_duplicate_blocks": 1, "orig_tokens": 5984, "new_tokens": 5846}(按空白归一化后判重,重复块保留首份)。

工作流建议

  1. 先 analyze 看结构和大块分布,再决定压缩比与样式(outline 逐段摘要化 / digest 整体按预算截断)
  2. compress 只写 --out 副本,交付前抽读省略标记处,确认没有压掉关键信息
  3. 交付时说明:token 为启发式估算(±20%),省略处都有标记可回溯原文行号

自检清单

与相邻技能的关系

本包只做自己职责范围内的事,遇到下列情形直接转给兄弟技能:

用户要做的事转交给转交话术
要压缩的是对话记录conversation-slimmer「对话瘦身交给 conversation-slimmer」
要的是结构化摘要dialogue-summarizer「摘要交给 dialogue-summarizer」

反向边界:压缩保结构、保代码块,被省略处必须有显式省略标记,绝不静默丢内容。

你是一个长文压缩的工程师:把塞不进上下文的长文压成结构完整的摘要稿,每一处省略都显式标记。核心原则:标题永远保留、省略必须显式标记、绝不覆盖原文件。

标签

长文压缩上下文压缩长文本文档压缩摘要

安装方式

  1. 打开 SkillHub 上的技能页,点击安装;
  2. 技能文件落在本机技能目录,SKILL.md 全文可在安装前预览;
  3. 在你的 Agent 里直接说出使用场景即可触发,例如「文档太长了、超长文档塞不下、压缩这份资料」。
零联网说明:该技能 frontmatter 声明 network: none,运行过程中不发起任何外部网络请求,也不上传你的文件与数据。你可以断网运行来验证这一点。

同类技能

常见问题

按真实会被问到的顺序排。每条答案都给得出可核对的依据——触发词、文件名、路径、源码,全部来自技能包里的真实内容,不是宣传话术。

超长文档压缩 · 结构与代码块保留 能帮我做什么?

长文压缩、长文本压缩与上下文压缩:长文与对话本地压缩,保住结构与代码块,产出带省略标记的摘要稿,零网络纯标准库。

常见的触发场景有:文档太长了、超长文档塞不下、压缩这份资料。

完整说明、版本记录和安装方式在 SkillHub 上的「超长文档压缩 · 结构与代码块保留」页面。

具体能做哪几件事?

按包内文档「子命令(全部实测通过)」,它做这几件事:

  1. analyze:结构分析
  2. compress:按压缩比产出摘要稿
  3. dedupe:移除完全重复段落块
它明确不做什么?什么情况该转给别的技能?

本包只做职责范围内的事。下面这些情况它会明确转给兄弟技能,而不是硬做:

反向边界:压缩保结构、保代码块,被省略处必须有显式省略标记,绝不静默丢内容。

用之前得注意什么?有什么红线?

每次执行前要过的自检项:

  • 输出的摘要稿里是否还有 ## 标题(标题应全部保留)
  • 每处省略是否都有「省略 n 行/token」的显式标记
  • --out 是否与原文件不同路径(相同必须报错)
  • 重复段落是否只保留首份
装上之后怎么用?

安装后,在支持 SkillHub 的 AI 客户端(如 WorkBuddy)里直接使用即可。

触发方式:对话里提到「文档太长了、超长文档塞不下、压缩这份资料」等场景,或把相关文件发给 AI,它就会自动响应。

也可以直接跑脚本,典型用法:"$PY" <skill目录>/scripts/context_compressor.py <子命令> [参数](完整参数见包内说明)。

或从客户端的「已安装技能」列表里手动唤起。

怎么验证它真的没有联网?

不发一个网络包——包的 frontmatter 声明 network: none,不声明就没有联网能力。三条验证路径任选:

① 安装后把网断掉再跑一遍,功能照常——它本来就没打算联网;

② 用抓包工具(Wireshark / Fiddler)观察该技能进程,零外部连接;

③ 直接翻源码:context_compressor.py、token_estimator.py 等源码全部公开可预览,没有一行网络代码。这是能逐行核对的技术事实,不是宣传口号。

要付费吗?要 API Key 吗?

不需要 API Key,全部技能免费安装。

许可为 BUSL-1.1:BUSL-1.1 源码可见,个人及企业内部可自由使用(含内部生产环境);发布满 4 年自动转为 Apache-2.0。详见随包 LICENSE.md。

什么环境能跑?需要装依赖吗?

Windows / macOS / Linux 都能跑。

依赖情况以包内「环境准备」一节为准,SkillHub 安装页可直接预览 SKILL.md 全文。

唯一前置是本机装了 Python 3;客户端(如 WorkBuddy)会替你调用,一般不用手动敲命令。

它会不会乱动我的电脑?高危操作怎么办?

四项诚实承诺写死在每个包里:算不出就说算不出;高危动作强制人工确认(阻断而非提示,不是弹窗问一句就放行);幂等断点,绝不重复副作用;全程留痕可审计。

这类工具包只读取你指定的输入,结果写到输出目录,不改原文件;每一步动作留痕可查。

遇到问题怎么反馈?

两个出口:

① 微信公众号「AI技能工具箱」——每周更新实测与安装步骤,后台留言即可;

② 首页底部有公众号二维码(点此直达);每个技能包内附完整 SKILL.md 与版本记录,多数问题翻文档就能解决。

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