安全扫描
OpenClaw
安全
high confidenceThe skill's code, instructions, and required resources align with its stated purpose of compressing text into 文言文 and do not request unrelated credentials, installs, or system access.
评估建议
This skill appears coherent and lightweight: it prepares prompts for an LLM to compress text into 文言文 and provides user-facing options (modes, fidelity checks). Before installing, confirm you are comfortable with the platform/model handling the actual text transformations (the skill itself does not call external APIs or store secrets). If you rely on precise fidelity for legal/financial texts, prefer using the described 保真 mode or avoid compressing originals that must remain exact.详细分析 ▾
✓ 用途与能力
Name and description (compress colloquial/English into 文言文) match the included SKILL.md and the single Python file, which constructs prompts for an LLM. No extra binaries, credentials, or unrelated requirements are requested.
ℹ 指令范围
SKILL.md describes features like auto language detection, fidelity checks, and compression statistics. These are consistent with LLM-driven text-processing behavior but are high-level—implementation is expected to be handled by the platform/model runtime rather than the skill code. The fidelity-check steps are described but not implemented in the shipped Python, which only prepares prompts; this is a design choice rather than a clear risk.
✓ 安装机制
No install spec; the skill is instruction-only with a small helper script. Nothing is downloaded or written to disk by an installer.
✓ 凭证需求
The skill declares no environment variables, credentials, or config paths. The functionality (prompt construction and model invocation by the host) does not justify additional secrets or access.
✓ 持久化与权限
always is false and the skill is user-invocable; it does not request elevated persistence or modify other skills. Autonomous model invocation is the platform default and not a unique concern here.
安全有层次,运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.22026/4/8
- 增加详细用法说明,包括指令语法和压缩等级解释 - 新增多种压缩风格(普通、详细、极简、诗意)及优先级说明 - 引入保真模式和忠实度检查,提升关键信息保留能力 - 添加压缩比与统计信息展示 - 列举丰富输入输出示例,涵盖中文、英文及专项场景 - 明确适用场景及注意事项
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install wenyan-compress
镜像加速npx clawhub@latest install wenyan-compress --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
将输入的文本(中文或英文)压缩成简洁的文言文,大幅减少token占用。
核心功能
- ✅ 自动语言识别:支持中文、英文输入
- ✅ 多种压缩风格:普通、详细、极简、诗意
- ✅ 保真模式:确保关键信息不丢失
- ✅ 忠实度检查:压缩后验证核心含义
- ✅ 压缩比统计:显示原始与压缩后的token对比
使用方法
基本用法
直接输入需要压缩的文本,技能会自动处理。
指令语法
在文本末尾添加指令,多个指令用空格分隔:
| 指令 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
!详细 | 保留更多细节 | 文本内容 !详细 |
!极简 | 极度压缩,只留关键信息 | 文本内容 !极简 |
!诗意 | 带点诗意表达 | 文本内容 !诗意 |
!保真 | 启用保真模式,关键信息不丢失 | 文本内容 !保真 |
!保真 > !极简/!详细/!诗意压缩等级
| 等级 | 保留度 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 极简 | ~70% | token极度紧张,只求核心意思 |
| 普通 | ~85% | 日常使用,平衡压缩与保真 |
| 详细 | ~95% | 需要保留更多细节 |
| 保真 | ~98% | 关键信息不能丢失 |
压缩示例
示例1:中文白话 → 文言文
输入:
人工智能正在改变我们的生活方式和工作方式。它使机器能够从经验中学习,
适应新的输入,并执行类似人类的任务。
输出:
AI变世道,机器学于历,适新输入,做人之事。
压缩比:约140字 → 约28字 (5:1)
示例2:英文 → 文言文
输入:
Artificial intelligence is transforming the way we live and work.
It enables machines to learn from experience, adjust to new inputs,
and perform human-like tasks.
输出:
AI变世道,机器学于历,适新输入,做人事。
说明:英文压缩路径为「英文→中文→文言文」,两步转换确保保真
示例3:保真模式
输入:
2024年公司营收达到5000万元,同比增长30%。员工人数从100人增长到150人。
输出(保真模式):
公元二〇二四年,公司营收五千万两纹银,盈余三成。员工百五十人。
输出(普通模式):
公司营收盈余三成,员工增半。
示例4:会议纪要压缩
输入:
本周会议决定:(1)产品发布日期调整至2024年6月15日;(2)预算追加50万元;
(3)负责人为张三;(4)需要在本周五前完成UI评审。
输出:
议定:产品六月十五日发布,追加预算五十万,张三负责,本周五前完UI评审。
示例5:产品需求压缩
输入:
用户登录功能需要支持三种方式:1)手机号验证码登录;2)账号密码登录;
3)微信第三方登录。登录后需要保持会话7天有效。
输出:
登录支持三式:手机验证码、账号密码、微信第三方。会话保期七日。
忠实度检查
压缩完成后,技能会自动进行忠实度检查:
- 提取关键信息:从原文中识别关键数字、人名、日期、专有名词
- 对比验证:确认压缩文本是否保留这些关键信息
- 风险提示:如果关键信息可能丢失,会提示用户
忠实度报告示例
【忠实度检查】
✅ 保留:关键数字、产品名称、负责人
⚠️ 建议确认:"用户体验" 在压缩后表述为 "用户体验"
📊 信息保留率:约 90%
压缩比统计
每次压缩后会显示统计信息:
【压缩统计】
原始字数:150 字
压缩后:28 字
压缩比:5.4 : 1
节省token:约 81%
注意事项
- 英文处理:英文会先翻译为中文,再转为文言文(两步转换)
- 保真模式:适合需要保留精确数字、名称的场景
- 极简模式:压缩比最高,但可能丢失部分细节
- 专业术语:技术术语、专有名词建议使用保真模式
适用场景
- ✅ 长文本token压缩
- ✅ 会议纪要/产品需求精简
- ✅ 古风内容创作
- ✅ 经典语录提炼
- ✅ 小说章节概要
- ⚠️ 精确数据报告(建议用保真模式)
- ⚠️ 法律/合同文本(建议原文)
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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