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kochetkov-ma/text-optimizer

针对LLM token效率优化文本、提示词和文档。应用41条研究支持的规则,涵盖6个类别:Claude行为、token效率、结构、引用完整性、感知和LLM理解。适用于优化提示词、减少token、压缩冗长文档或提升LLM指令质量。

text-optimizer 是什么?

kochetkov-ma/text-optimizer 是一个专门用于优化LLM token效率的技能。它基于41条研究支持的规则,系统性地改进文本、提示词和文档,使其对LLM更加友好和高效。规则涵盖6个关键类别:调整Claude行为以减少幻觉,提升token效率以降低成本和延迟,优化结构以增强可读性,确保引用完整性防止遗漏,改善感知使输出更自然,以及增强LLM理解避免误解。该技能特别适合在需要压缩冗长文档、优化复杂提示词或提升LLM指令质量时使用。支持在Claude Code、Cursor等AI智能体平台上通过调用skill直接应用。其工作流程是自动扫描输入文本,应用相关规则,并输出优化后的版本,同时提供变更摘要。这一过程显著提升了LLM交互的效率和质量,是开发者优化AI工作流的实用工具。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode/tree/main/skills/text-optimizer

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文档

text-optimizer 是做什么的?

优化文本、提示词和文档,提升LLM token效率。应用41条研究支持的规则,涵盖6个类别:Claude行为、token效率、结构、引用完整性、感知和LLM理解。适用于优化提示词、减少token、压缩冗长文档或提升LLM指令质量。

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