AlphaMoatによると、2026-09時点でskill-condenserのダウンロード数は2,598、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中4,027位、ナレッジ管理では442件中349位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 76 | 2278 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 148 | 2598 | 3 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
スキル手順書の改稿を想定し、frontmatter、見出し、コマンドブロック、各ワークフローの具体例を残すことを重視します。要約により重要な指示が抜けたり意味が変わったりする可能性があるため、適用前に原文と照合してください。移動する参照資料は対象スキルのディレクトリ内に保管します。 記載の手順は cod-iteration に反復処理を委ねるため、利用可能か確認し、短縮結果を見直します。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2598 | — | 3 |
| 2026-08 | 2286 | +3.8% | 3 |
| 2026-07 | 2202 | +9.9% | 3 |
| 2026-06 | 2004 | +4.8% | 3 |
| 2026-05 | 1913 | — | 3 |
| 2026-03 | 1657 | — | 3 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: skill-condenser description: "Compress verbose SKILL.md files using Chain-of-Density with skill-aware formatting. Use when a skill exceeds 200 lines or needs terse refactoring." license: Apache-2.0 metadata: author: agentic-insights version: "1.0" --- # Skill Condenser
Compress SKILL.md files using CoD with skill-format awareness. Optimized for 2-3 passes (not 5) since skills are structured, not prose.
## When to Use
- SKILL.md exceeds 200 lines
- Skill contains prose paragraphs instead of bullets
- Refactoring verbose documentation to terse style
## Process
1. Read the skill to condense
2. Run 2-3 iterations of `cod-iteration` with skill-format context
3. Each iteration: extract key entities, compress to bullets/tables
4. Output: condensed skill maintaining structure
## Orchestration
### Iteration 1: Structure Extraction
Pass to `cod-iteration`:
```
iteration: 1
target_words: [current_words * 0.6]
format_context: |
OUTPUT FORMAT: Agent Skills SKILL.md
- Use ## headers for sections
- Bullet lists, not prose paragraphs
- Tables for comparisons/options
- Code blocks for commands
- No filler phrases ("this skill helps you...")
text: [FULL SKILL.MD CONTENT]
```
### Iteration 2: Entity Densification
```
iteration: 2
target_words: [iteration_1_words]
format_context: |
SKILL.md TERSE RULES:
- Each bullet = one fact
- Combine related bullets with semicolons
- Remove redundant examples (keep 1 best)
- Tables compress better than lists for options
text: [ITERATION 1 OUTPUT]
source: [ORIGINAL SKILL.MD]
```
### Iteration 3 (Optional): Final Polish
Only if still >150 lines:
```
iteration: 3
target_words: [iteration_2_words]
format_context: |
FINAL PASS:
- Move detailed content to references/ links
- Keep only: Quick Start, Core Pattern, Troubleshooting
- Each section <20 lines
text: [ITERATION 2 OUTPUT]
source: [ORIGINAL SKILL.MD]
```
## Expected Output Format
Each iteration returns:
```
Missing_Entities: "entity1"; "entity2"; "entity3"
Denser_Summary:
---
name: skill-name
description: ...
---
# Skill Name
[Condensed content in proper SKILL.md format]
```
## Skill-Specific Entities
When condensing skills, prioritize these entity types:
| Entity Type | Keep | Remove |
|-------------|------|--------|
| Commands | `deploy.py --env prod` | Verbose explanations |
| Options | Table row | Paragraph per option |
| Errors | `Error → Fix` | Long troubleshooting prose |
| Examples | 1 best example | Multiple similar examples |
| Prerequisites | Bullet list | Explanation of why needed |
## Target Compression
| Original | Target | Iterations |
|----------|--------|------------|
| 200-300 lines | 100-150 | 2 |
| 300-500 lines | 150-200 | 2-3 |
| 500+ lines | 200 + refs | 3 + refactor |
## Example: Compressing Verbose Section
**Before** (45 words):
```markdown
## Configuration
The configuration system allows you to customize various aspects of the deployment.
You can set environment variables, adjust timeouts, and configure retry behavior.
Each setting has sensible defaults but can be overridden as needed.
```
**After** (18 words):
```markdown
## Configuration
| Setting | Default | Override |
|---------|---------|----------|
| `ENV` | prod | `--env dev` |
| `TIMEOUT` | 30s | `--timeout 60` |
| `RETRIES` | 3 | `--retries 5` |
```
## Integration with Progressive Disclosure
If skill is too large after 3 iterations:
1. Keep in SKILL.md: Overview, Quick Start, Common Errors
2. Move to `references/`: API details, advanced config, examples
3. Update SKILL.md with links: `See [advanced config](references/config.md)`
## Constraints
- Preserve frontmatter exactly (don't condense metadata)
- Keep all ## section headers (structure matters)
- Don't remove code blocks (commands are entities)
- Maintain one concrete example per workflow
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。