BF 3-Layer Token Compressor — Cut AI API Costs 40-60%
Предварительная обработка подсказок через 3 уровня сжатия перед отправкой в платные API. Использует локальную модель Ollama для интеллектуального сжатия сообщений и обобщения истории. То же качество, меньше токенов, ниже счета.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-process prompts through 3 compression layers before sending to pai…»
Pre-process prompts through 3 compression layers before sending to paid APIs. Uses a local Ollama model to intelligently compress messages and summarize history. Same quality, fewer tokens, lower bills.
Предварительная обработка подсказок через 3 уровня сжатия перед отправкой в платные API.
Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (3-Layer Token Compressor — Cut AI API Costs 40-60%) не совпадает с папкой (token-compressor)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 470 токенов
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.