Vaskin Kissoyan

skill-condenser

ナレッジ管理v1.1.0
作者:Vaskin Kissoyan更新日 2026-05-11@clawhub_killerapp/skill-condenser
資料整理要約

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。

インストール数
148
ダウンロード数
2598
スター数
3
総合順位
#4,027
全体の上位 80% · ナレッジ管理の上位 79%
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 ↗7622783-
SkillHub ↗14825983—

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。

このスキルでできること

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

できること

  • 重要項目を抽出し、箇条書きや表に整理する
  • コマンドとワークフロー例を残しながら説明を短縮する
  • 短縮稿に必要な指示の抜けがないか確認する

使う場面

  • コマンドの実行ではなくスキル文書の編集が目的の場合
  • 出力を原文と照合して確認できる場合
  • 移動した参照資料が対象ディレクトリ内にあると確認できる場合

プロンプト例

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。

frontmatter、見出し、コマンドブロック、ワークフロー例を維持してこのスキル文書を短縮する方法を説明してください。ファイルの編集や保存はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数2598
1582212826732026-03 · ダウンロード数 16572026-05 · ダウンロード数 19132026-06 · ダウンロード数 20042026-07 · ダウンロード数 22022026-08 · ダウンロード数 22862026-09 · ダウンロード数 259826-0326-09
スター数3
2342026-03 · スター数 32026-05 · スター数 32026-06 · スター数 32026-07 · スター数 32026-08 · スター数 32026-09 · スター数 326-0326-09

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
2026-092598—3
2026-082286+3.8%3
2026-072202+9.9%3
2026-062004+4.8%3
2026-051913—3
2026-031657—3

SKILL.md 原文

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。

3.8 KB・ClawHub v1.1.0
---
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
すべて表示(全 150 行)

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

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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。