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u5bf

classical-chinese

作者 u5bf · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install classicalchinese
功能描述
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)。
使用说明 (SKILL.md)

\r \r

文言压缩(省 Token)\r

\r

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

\r

  1. 识别等级(/e /m /l 或默认 /m)\r
  2. 转写为文言(调用 references/compression_rules.md)\r
  3. 技术内容原文保留(代码、路径、专有名词、错误信息)\r
  4. 估算压缩率(见下)\r \r

量化验证\r

\r 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

\r

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
安全使用建议
This skill is internally consistent and needs no credentials or installs. Before enabling broadly, test it on representative prompts: because 'token saving' is the primary goal it may omit words or condense nuance (which can reduce clarity or change meaning for complex technical instructions). Always specify compression level explicitly when precision matters (e.g., /m or /l), and verify that code snippets, paths, versions, and error messages remain intact in output as promised.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: classicalchinese Version: 1.0.1 The 'classicalchinese' skill bundle is designed to compress AI agent responses using Classical Chinese (文言文) to save tokens. The instructions in SKILL.md and references/compression_rules.md focus entirely on linguistic transformation and explicitly include safeguards to prevent the translation of technical content like code, paths, and URLs, ensuring functional integrity while optimizing for token efficiency.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (文言压缩以省 token) align with what the skill actually does: it transforms user text into more compact Classical Chinese using the included rules file. No unrelated credentials, binaries, or installs are requested.
Instruction Scope
SKILL.md stays within the stated scope: it prescribes transformation rules, preservation of technical artifacts (code, paths, identifiers), compression levels, and reporting of compression metrics. It does not instruct reading unrelated files, contacting external endpoints, or accessing secrets.
Install Mechanism
No install spec and no code files beyond static reference docs; nothing is downloaded or written to disk. This minimizes install-time risk.
Credentials
The skill declares no environment variables, credentials, or config paths and the instructions do not reference any. Requested privileges are proportionate to its function.
Persistence & Privilege
always:false and default autonomous invocation are used. The skill does not request persistent system-wide presence or modification of other skills. Its privileges are appropriate.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install classicalchinese
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /classicalchinese 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
classicalchinese v1.0.1 - 优化文言压缩技能说明,明确支持三档压缩:极致(/e)、适度(/m)、轻微(/l) - 详细说明压缩规则、流程及量化验证方法 - 增加边界处理规约,包括专有名词、歧义、多轮对话 - 明确技术内容、代码信息原文保留原则 - 指定在特定情境下可临时降档,并要求标注
元数据
Slug classicalchinese
版本 1.0.1
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

classical-chinese 是什么?

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)。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 128 次。

如何安装 classical-chinese?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install classicalchinese」即可一键安装,无需额外配置。

classical-chinese 是免费的吗?

是的,classical-chinese 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

classical-chinese 支持哪些平台?

classical-chinese 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 classical-chinese?

由 u5bf(@u5bf)开发并维护,当前版本 v1.0.1。

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