AI Token 节省器

问题在哪

用 Claude Code、Cursor、Windsurf 等工具时，长仓库、大 README、多轮对话很容易把输入顶到几万 token。账单和上下文窗口都吃不消，但整段删掉又容易丢决策和结构。

技能在做什么

本技能围绕 CLI 代理式压缩：在文本进模型之前，把内容收成语义仍可用的高密度摘要，资料宣称整体可减 60–90% 输入 token（收益在输入超过约 10K token 时更明显）。

核心能力包括：

• 代码上下文压缩：保留函数签名、类结构、关键逻辑与 TODO/FIXME 等标记，按策略删减注释与空行
• 对话历史精简：抽出决策、待办、约束与用户偏好，而不是简单截断
• 文档摘要：保留标题层级、定义与示例
• URL 正文提取（仅公开 http/https）与 批量目录处理，输出 Markdown / JSON / 纯文本

典型流程是先确认输入来源与 保守 / 标准 / 激进 策略，再按类型预处理、压缩，并对低置信片段标注 [需核实]；小于约 500 token 的输入会直接原样输出。

边界与注意点

这是文本层压缩，不编译、不运行代码，不改写原始文件。二进制、内网或需登录的 URL 不在范围内。需要逐字精确的代码生成、配置文件或法律/医疗类文稿时，应关闭或只用 保守 策略并人工复核；激进模式可能只剩签名而缺函数体。压缩不保证 100% 语义等价，关键结论务必抽检。