AC shrink
Заменяет изображения в формате base64 в истории сеанса контекстно-зависимыми текстовыми описаниями, снижая стоимость токенов изображений на 96-99%. Используйте, когда: (1) пользователь говорит /shrink, /shrink, shrink images, compress images, reduce context, image bloat, shrink session, context too large, (2) сеанс приближается к пределу контекста и содержит изображения, (3) пользователь хочет оптимизировать использование токенов в разных сеансах. Поддерживает одиночный сеанс, все сеансы, таргетинг на агента, обнаружение дубликатов, оценку затрат и автоматическое переключение при сбое аутентификации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Replace base64 images in session history with context-aware text descr…»
Replace base64 images in session history with context-aware text descriptions, reducing image token cost by 96-99%. Use when: (1) user says /shrink, /shrink, shrink images, compress images, reduce context, image bloat, shrink session, context too large, (2) session is approaching context limits and contains images, (3) user wants to optimize token usage across sessions. Supports single session, all sessions, per-agent targeting, dedup detection, cost estimates, and automatic auth failover.
Заменяет изображения в формате base64 в истории сеанса контекстно-зависимыми текстовыми описаниями, снижая стоимость токенов изображений на 96-99%.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1235 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.