skill-zipper

在不丢失内容的前提下，重构现有的 Claude Code 技能。五项操作包括：压缩、封装、丰富、加固 和 重触发；分析哪些操作适用，然后提出优化方案。

一次全面的重构会精细调整每一部分——description、SKILL.md 以及所有 rules/、references/ 文件——并重新审视加载架构（始终加载 vs 按需加载）。其中，description 是最具影响力的字段：它出现在每次对话的技能索引中，而 Claude Code 会将超过 1024 字符的内容截断。使用 measure_tokens.py 可以测量其大小，并输出架构标志（Architecture flags）——切勿发布被标志标记为“不良”的内容。

在对任何一项进行分析之前，**请先阅读 rules/progressive-disclosure-model.md**，以理解“始终加载”与“按需加载”的含义，以及各个目录（rules/、references/、assets/、scripts/）的作用。若未掌握该模型，后续关于 token 成本的推理将毫无意义。

• 直接用户模式：始终先展示计划，等待用户输入“go”后才开始编写。
• 流水线模式：若由 skill-conductor 作为 Stage Z 调用，则用户的端到端请求即为批准。仅使用保守的无损写入方式，随后报告 token 影响和 diff 证据。

第一步：读取技能（每一部分）

请求提供技能目录路径（若已提供则直接接受）。

首先运行 scripts/measure_tokens.py <skill_dir>，并记录以下信息：

• description 的字符数/词元数
• 始终加载与按需加载的划分情况
• 架构标志块（包含描述过长、始终加载预算超限、过大组件、孤立文件等警告）

这些标志将指示哪些部分需要优化。

接着逐项阅读，以精细化处理每一部分（不仅限于 SKILL.md）：

• SKILL.md — 必须存在（缺失时停止），**包括其 frontmatter 中的 description**
• 所有 rules/*.md 与 references/*.md 内容体 —— 可作为压缩、合并或去重的候选；某些 references/ 文件可能重复了 SKILL.md 的内容
• scripts/、assets/、schemas/ —— 记录其存在情况；仅当标志（过大 / 孤立）或分析指向它们时，才阅读具体内容

输出一条简明清单，包含：

• 描述符长度
• 始终加载 / 按需加载的总量
• 任何架构标志

第二步：分析各维度

加载 rules/diagnosis-rubric.md，获取初步检测阈值和优先级矩阵。

再加载 rules/operation-analysis.md，获取每项操作的信号列表。

依次评估以下五项操作（压缩 / 封装 / 丰富 / 加固 / 重触发），根据规则文件记录候选项。

第三步：呈现计划

加载 rules/plan-template.md。按照该文件中的确切格式渲染计划。结尾附上确认提示，并等待用户输入“go”。

第四步：编写文件

用户批准后，加载 rules/write-procedure.md。遵循三步写入顺序（快照 → 新文件 → SKILL.md）。若用户请求试运行，使用同一文件中的试运行流程。

第五步：验证

加载 rules/verification-checklist.md。运行两个脚本（无损 diff + token 影响分析），对任何 LOST / REWRITTEN 行进行分类，并输出完成总结。

无损性规则

重构过程为无损，当且仅当：

• 被移除的 SKILL.md 行文在其他地方完整保留
• 或被明确归类为 Harden/Retrigger 的重写，或 Enrich 的提取
• 每个新创建的 rules 文件均在 SKILL.md 中被引用
• 重写保持原意不变
• diff_lossless.py 返回状态码 0，或所有 LOST / REWRITTEN 行均已分类

若用户要求删除某部分内容但无目标位置，应先提出一个合理的存放建议。若无法找到合适位置，建议保留在 SKILL.md 中，即使内容较长——无损性优先于简洁性。

模块说明

脚本说明

资源文件