技能介绍

问题背景

每次向 GPT、Claude、Gemini 等模型发送自然语言提示词，都要按 token 计费。长指令、多步骤任务容易冗余，尤其当同一段操作在多个 prompt 中重复出现时，成本会持续累积。I-Lang 压缩引擎面向这类场景，把自然语言指令改写为更短的结构化记法，让模型仍能理解原意，同时减少输入长度。

工作方式

该技能不执行压缩命令，而是生成 I-Lang 文本。核心语法规则包括：单操作写成 [VERB:@ENTITY|mod1=val1]，多步骤用管道链 [VERB1:@SRC]=>[VERB2]=>[VERB3:@DST]，其中 @PREV 表示接收上一步输出。技能提供 62 个动词，如 READ、WRIT、DEL、SYNC、Σ 等，资源实体如 @GH、@DRIVE、@LOCAL，修改符如 fmt、lim、srt。示例：将“从 GitHub 读取配置并格式化为 JSON”压缩为 [READ:@GH|path=config.json]=>[FMT|fmt=json]；将“过滤日志中的 fatal 错误”压缩为 [φ:@LOG|whr="lvl=fatal"]。生成时通常先输出压缩指令，再逐步骤解释含义。

边界与注意

I-Lang 输出是文本记法，不是可执行代码；但包含动作动词和资源引用，如果被 agent、工具或执行环境解释为命令，可能触发真实操作。使用前需要确认下游是否会执行。若输入指令存在歧义，技能应请求澄清，而不是猜测。适合用于压缩提示词、整理多步工作流说明、审计模型输入长度；不适合用于生成可直接运行的脚本，也不承诺压缩后所有模型理解程度完全一致。