万能提示词压缩

问题

长提示词通常包含冗余上下文、口语化解释和重复约束，既消耗 token，也增加跨模型迁移成本。I-Lang 提示词压缩关注一个更具体的问题：如何在保持任务语义基本不变的前提下，把自然语言指令转成更短的 I-Lang 语法结构。

工作方式

该技能定位是纯文本到文本转换，不读取文件、不抓取 URL、不执行命令。常见流程是先把技能提供的提示词全文粘贴到 AI 会话中，再输入待压缩文本。模型会返回类似 [SUM|sty=bullets,cnt=3,ton=pro]=>[OUT] 的紧凑结构。资料给出的收益范围是 40%～65% token 节省，并强调可在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、豆包、元宝 等平台使用。

边界与注意点

它不是自动化工作流引擎，也不保证所有平台对缩写语法有一致理解。适合提示词降本、指令结构化和跨模型试跑；不适合需要外部工具调用、实时数据访问或严格可复现执行链路的场景。