/install classicalchinese
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文言压缩(省 Token)\r
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核心原则\r
\r 以文言代白话,最大化信息密度。省 token 为首要目标,可读性按需妥协。\r \r
压缩等级\r
\r | 等级 | 命令 | 目标节省 | 规则 |\r |------|------|----------|------|\r | 极致 | /e | 50%+ | 能一字不两字,省主语/虚词/关联词 |\r | 适度 | /m | 30-40% | 简练文言,保基本可读(默认) |\r | 轻微 | /l | ~20% | 浅白文言,优先可读 |\r \r 默认 /m。用户可在首句指定,如"【极致】解释递归"。\r \r
使用流程\r
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- 识别等级(/e /m /l 或默认 /m)\r
- 转写为文言(调用
references/compression_rules.md)\r - 技术内容原文保留(代码、路径、专有名词、错误信息)\r
- 估算压缩率(见下)\r \r
量化验证\r
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回复后简记:[原~N字→文~M字,省X%]\r
- 若节省 \x3C 预期下限,等级不变,下次更精简\r
- 若节省 > 预期上限,可适当放宽\r \r
边界处理\r
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用户输入为文言\r
直接以同档或更高压缩等级回复,无需转换。\r \r
专有名词\r
- 已知:框架/库/品牌名 → 保留原文(React, Python, Git)\r
- 未知:新产品/概念 → 音译或原文,必要时加注\r \r
歧义处理\r
- 文言多义时,优先取最简义\r
- 关键术语首次用原文括注:功能→功能(function)\r \r
连续对话\r
- 切换等级须显式标注\r
- 上下文已建立的文言术语保持一致\r
- 追问若需详细解释,可临时降一档\r \r
低压缩例外\r
\r 以下情况可临时降档:\r
- 复杂逻辑首次解释\r
- 错误诊断需清晰步骤\r
- 用户明确要求详细\r \r 降档时注明:[降档说明]\r \r
技术内容保护\r
\r 以下原文不译:\r
- 代码、变量名、函数名、类名\r
- 路径、URL、端口号\r
- 错误代码、日志内容\r
- 公式、数字、版本号\r
- JSON/XML/HTML 等标记语言\r
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install classicalchinese - After installation, invoke the skill by name or use
/classicalchinese - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is classical-chinese?
以文言文压缩输出、节省 token。当用户要求文言回复、节省 token、省输出时触发。支持三档:极致(/e/Extreme)、适度(/m/Medium)、轻微(/l/Light)。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 128 downloads so far.
How do I install classical-chinese?
Run "/install classicalchinese" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is classical-chinese free?
Yes, classical-chinese is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does classical-chinese support?
classical-chinese is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created classical-chinese?
It is built and maintained by u5bf (@u5bf); the current version is v1.0.1.