技能介绍

问题从哪来

把整份手册、需求文档或 Wiki 直接贴进对话时，token 账单往往先于答案到来：重复的小标题、页眉页脚残片、过深的嵌套列表，以及「一段话里塞了三个主题」的段落，都会让模型在读上下文阶段就烧掉大量预算。更麻烦的是结构混乱时，检索式补全和 RAG 切块也容易边界错位——同一条规则被拆到两个 chunk，或关键约束埋在脚注式长句里。

技能在做什么

本技能面向「给人看」的文档，做结构向的整理，目标是在不删掉业务语义的前提下，让文本更适合作为大模型输入：

理顺标题层级（## / ### 与正文对应关系），避免跳级或空标题
合并重复段落、并列列表中的冗余说明，保留一处权威表述
把超长段落按单一论点拆开，便于后续按节引用或切块
弱化对模型无意义的版式噪声（多余空行、装饰性分隔、重复目录块等）

你可以把它当成文档的「上下文预处理」：先优化骨架与信息密度，再决定是否全文投喂或分段提问。

适用边界

它不能替代事实校对、合规审阅或自动摘要；若原文本身矛盾或缺字段，结构再好也不会 magically 补全。极度依赖版式（复杂表格、多栏排版、大量内嵌图片说明）的内容，需要先说明保留策略，否则优化可能只覆盖可线性化的 Markdown 文本部分。对 token 极敏感的场景，仍建议配合人工抽检关键数字与专有名词。