技能介绍

要解决的问题

长提示词通常包含目标、风格、格式和限制条件，直接发给模型会增加 token 成本，也会让对话上下文更容易被无关表达占满。everything-is-ok 针对的是这类提示词冗余问题：它把自然语言指令翻译成更短的 I-Lang 压缩语法，而不是重写业务逻辑或生成最终答案。

技能如何工作

这个技能的核心是一个文本到文本翻译协议。使用流程很轻：

打开 prompt.md，复制其中的完整协议文本。
把协议粘贴到任意支持该协议的 AI 对话中。
输入需要压缩的自然语言指令，例如“Compress this: Summarize the key points in 3 professional bullet points”。
模型返回压缩后的指令，例如 [SUM|sty=bullets,cnt=3,ton=pro]=>[OUT]。

它的关键能力在于保留任务意图：输出仍是模型可执行的指令，而不是解释文本。对工程师来说，这更像一套提示词 DSL 转换器，适合在调用模型前降低输入体积，也适合批量整理已有 prompt。

适用边界与注意点

everything-is-ok 不访问文件、不抓取 URL、不执行命令，所有结果都来自文本转换。压缩比例取决于原始 prompt 的重复度与结构清晰度；如果指令包含必须精确保留的专有名词、法规表述或业务约束，建议在压缩后人工核对。它适合对话式模型，但不应该被当成任务执行器、工具调用器或自动优化后端。