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提示词瘦身器

提示词瘦身器

AI Agent 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_af163eaa/z-prompt-slim。

技能介绍

为什么要给 prompt 做瘦身

长提示词的隐性成本往往在几次调用之后才体现出来:每次请求都要把整段文本塞进 context,响应变慢,token 账单变长,而其中相当一部分字数其实是在重复同一个意思。z-prompt-slim 面向的就是这类日常场景——写得过满的 prompt,先压一遍再批量跑。

它怎么工作

核心能力包括四项:

  • 识别冗余:找出 prompt 中的重复表述与废话
  • 保留关键信息:核心意图与硬约束原样保留
  • 输出两份结果:精简版 prompt,加一份「删了什么、为什么删」的说明
  • token 估算:给出压缩前后的 token 对比

主流程分四步:

  1. 读取原始 prompt
  2. 拆分指令、上下文与约束三部分
  3. 删冗余、合并重复、统一话术
  4. 输出精简版 + 删改说明 + token 对比

适用边界与注意点

有几条红线属于 P0 级别:

  • 不得删除用户的硬约束与关键上下文
  • 精简后必须保持原意图不变
  • 每一处删改都需要在说明里交代清楚

另外,这个技能只做文本压缩,不会执行 prompt。压缩结果属于 AI 建议,真正生效的指令仍以用户原始文本为准。它是纯文本处理,跨平台通用。

使用场景

  • 批量调用 AI 前,需要把过长且重复的提示词压缩到核心指令,保留关键约束
  • 日常使用长提示词时,想删除冗余表述,保留核心意图并估算 token 节省
  • 处理写得过长的系统指令,需要标准化话术,输出精简版与删改说明
  • 当提示词重复表述过多,需要在不改变原意图的前提下,压缩文本减少 token 消耗

适合人员

  • 每周要把多份长提示词批量跑 AI 模型的后端工程师,需要精简 prompt 减少 token 成本
  • 经常处理系统级长提示词的产品运营,需要删除冗余话术保留核心功能描述
  • 需要优化 AI 接口调用成本的技术负责人,希望通过压缩 prompt 降低 token 消耗
  • 日常编写长提示词的开发者,需要在批量执行前先瘦身,避免重复内容影响响应速度