Сожми документ максимально, не потеряв никакой информации.
Превратили этот подход в отдельный open-source skill — lossless-doc-compress.
Скилл читает документ целиком и относит каждый фрагмент к одной из трёх категорий:
KEEP — содержит информацию и остаётся без изменений;
REMOVE — доказуемо избыточен и удаляется;
FLAG — требует решения автора, поэтому остаётся в документе с пометкой.
Он удаляет filler, пустой hedging, LLM-slop, дословные повторы и избыточные формулировки. Сохраняет факты, цифры, решения, оговорки, ограничения, названия систем, код и таблицы.
Если есть сомнение — не удалять, дает отметку для автора
Результат: три артефакта:
Сжатый документ.
Лог всех удалений и спорных мест.
Scorecard: число слов до/после, процент сокращения и подтверждение сохранности содержания.
npx skills add ML-SystemDesign/MLSystemDesignКод и инструкция:
https://github.com/ML-SystemDesign/MLSystemDesign/tree/main/skills/lossless-doc-compress
Это пост был прогнан через скилл
