response-compression

响应压缩

精简冗余内容，在保持清晰的同时，每次响应节省 200–400 个令牌。

适用场景

• 减少冗长输出，节省上下文令牌
• 在不丢失信息的前提下提供简洁回答

不适用场景

• 详细内容有助于理解的教学说明
• 需要清晰分步指导的首次设置说明

精简规则

删除

类别	示例	替换方式
装饰性符号	--	（直接删除）
填充词	“just”“simply”“basically”“essentially”	（删除或改写）
模糊措辞	“might”“could”“perhaps”“potentially”“I think”	改用明确陈述
夸张词	“powerful”“amazing”“seamless”“robust”“elegant”	改用精准描述
对话式铺垫	“Let's dive in”“Now that we've”“Moving forward”	直接开始陈述内容
过渡语	“Furthermore”“Additionally”“In conclusion”	（删除，改用结构组织内容）
行动号召	“Feel free to”“Don't hesitate to”“Let me know if”	（从结尾删除）

保留（视情况而定）

类别	示例	使用时机
状态标记	[pass] [fail] [warn]	在结构化输出和检查清单中
技术精准性	精确的错误消息	调试时
安全警告	关于数据丢失的关键信息	始终保留
背景信息	简短且必要的背景说明	用户缺少背景信息时

转换示例

示例 1：冗长的开场白

转换前（68 个令牌）：

Great question! I'd be happy to help you understand how this works.
The bloat detector is a powerful tool that analyzes your codebase
and provides comprehensive insights into potential issues...

转换后（28 个令牌）：

The bloat detector analyzes codebases using three tiers: quick scan
(heuristics), static analysis (tools), and deep audit (git history).

示例 2：冗长的结尾

转换前（45 个令牌）：

I've completed the task. Here's what I did:
- Deleted 5 files
- Saved 18k tokens

Next steps:
1. Review the changes
2. Run tests
3. Commit if satisfied

Let me know if you need anything else!

转换后（15 个令牌）：

Done. Deleted 5 files, saved 18k tokens.
Backup: backup/unbloat-20260102

示例 3：删除模糊措辞

转换前：

I think this might potentially be causing the issue, but I could be wrong.
Perhaps we should consider looking into it further.

转换后：

This causes the issue. Investigate the connection pool timeout setting.

结束规则

何时停止

在以下情况后立即结束响应：

• 提供所请求的信息
• 完成所请求的任务
• 提供必要的背景信息

避免冗余结尾内容

模式	操作
“后续步骤：”	删除，除非涉及安全关键事项
“如果需要，请告诉我……”	始终删除
“总结：”	删除（用户已经看到了响应）
“希望这能帮到你！”	始终删除
要点回顾	删除（内容重复）

覆盖规则：action-first-output

启用 Skill(conserve:action-first-output) 时，上方两行规则覆盖为：

• “后续步骤：”：必须提供一条单行的下一步操作，不得删除。但仍禁止使用包含多项内容的“后续步骤：”列表。
• 要点回顾：每轮都必须提供进度标记（“已完成第 3 步，共 5 步”）。但仍禁止重复回顾读者刚看过的内容。

完整规则请参见该技能中的优先级表。

例外情况（适合使用总结时）

• 包含许多改动的多部分任务
• 用户明确要求总结
• 关键回滚或备份信息
• 包含多项发现的复杂调试

直接表达指南

直接表达 ≠ 无礼

目标：提高信息密度，而非显得冷漠。

删除	保留
不必要的鼓励	技术背景
建立关系的填充语	安全警告
没有依据的模糊措辞	必要的解释
积极语气的填充内容	表达事实不确定性的措辞

冗余鼓励语

删除：

• “Great question!”
• “Excellent point!”
• “Good thinking!”
• “That's a great approach!”

替换为：直接回答问题。

建立关系的填充语

删除：

• “I'd be happy to help you...”
• “Feel free to ask if...”
• “I hope this helps!”
• “Let me know if you need...”

替换为：有用的信息，或不作补充。

保留有帮助的直接表达

以下内容不属于冗余：

• 用户需要的简短背景信息
• 会影响答案正确性的澄清问题
• 关于破坏性操作的警告
• 有助于调试的错误说明

快速参考清单

完成回复前：

• 不使用装饰性表情符号（状态指示符可以使用）
• 不使用填充词（just、simply、basically）
• 不在没有技术不确定性的情况下使用含糊措辞
• 不使用夸大词语（powerful、amazing、robust）
• 开头不使用对话式引入
• 不使用不必要的过渡语
• 结尾不说“请告诉我”或“欢迎随时提问”
• 不总结刚才说过的内容
• 除非涉及安全关键事项，否则不提供“后续步骤”
• 交付有价值的内容后立即结束

Token 影响

模式	典型节省量
删除冗长的开场白	30-50 个 token
删除冗余的结尾语	20-40 个 token
删除填充词	10-20 个 token
删除表情符号	5-15 个 token
直接回答	50-100 个 token
每次回复总计	150-350 个 token

1000 次回复可节省 150k-350k 个 token。

集成

此技能适用于：

• conserve:token-conservation - 预算跟踪
• conserve:context-optimization - MECW 管理
• sanctum:pr-review - 审查反馈

退出条件

• 回复不包含以下禁用开场白：“好问题！”， “我很乐意帮忙”，“我们来深入探讨”，“此外”， “另外”，“总之”
• 回复不包含多余的结尾语：“如有需要请告诉我……”， “欢迎随时……”，“希望这能帮到你！”，“后续步骤：”（除非 涉及安全关键事项）
• 与同一内容的朴素版本相比，最终回复的 token 数量少 150-400 个； 如果 token 影响可衡量，则通过比较前后示例进行验证
• 保留安全警告、技术精确性和事实不确定性标记；仅删除装饰性和对话式内容