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Marco-SatisMarco-Satis/claude-setup/skills/gemini-digest/SKILL.md

gemini-digest

Skill0 starsChanged 23 days agoMITView on GitHub

Offload großer Reads + Zusammenfassungen an Gemini (gemini-flash-latest, günstig, Riesen-Kontext) via gemini-bridge — statt teure Opus-Tokens auf große Dateien/Ordner/ Logs zu verbrennen. Gemini liest + verdichtet, der Main-Loop bekommt nur den zielgerichteten Digest. Use when: "fass diese große Datei/Log/Ordner zusammen", "digest", "was steht in den X-tausend Zeilen", "offload read", "gemini-digest".

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

1 rule. About 0 are common, 1 is distinctive, and 0 are very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈1

    Distinctive · estimate

    This author's own choices. Worth a look.

  • 0

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Distinctive:

    Read gegenchecken. Zeilennummern/Namen aus dem Digest nie blind übernehmen.

    line 27

≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

gemini-digest — Große Reads an Gemini auslagern (Token-Spar)

Token-Spar-Hebel: große Datei-/Ordner-/Log-Reads sind der größte Opus-Token-Sink. Statt sie selbst zu lesen, lagerst du sie an gemini-bridge (gemini-flash-latest, Riesen-Kontext, ~Cent-Bruchteile) aus und arbeitest nur mit dem Digest weiter.

Vorgehen

  1. Ziel schärfen: WAS soll aus dem Material raus? Konkrete Frage/Extraktion, nicht „lies alles". Ohne klares Ziel wird der Digest unbrauchbar und du liest am Ende doch selbst.
  2. Dispatch gemini-bridge (1 Call) mit: Datei-Pfade/Ordner/Glob · die konkrete Frage/Extraktions-Aufgabe · gewünschtes Output-Format (Bullet-Digest, Tabelle, Antwort). Datei-Reads im Subagent NUR via Read-Tool (kein cat/Get-Content — Security-Flag).
  3. Digest nutzen, aber kritische Fakten verifizieren: Der Digest ist eine Zusammenfassung, keine Ground-Truth. Bevor du auf einer kritischen Aussage handelst (Code-Änderung, Löschung, Config-Edit) → die eine relevante Stelle gezielt selbst per Read gegenchecken. Zeilennummern/Namen aus dem Digest nie blind übernehmen.

Wann NICHT

  • Nur 1–2 kleine Dateien nötig → direkt selbst per Read (Bridge-Overhead lohnt nicht).
  • Exakte Zeilen für einen Edit nötig → selbst lesen (Digest ist unscharf).
  • Secret-/DSGVO-sensibles Material → NICHT an externe Modelle geben.

Kosten (wichtig)

Gemini läuft über die API (API-Key, Prepay-Guthaben; seit 30.09. wieder alleiniger Weg, agy nie aus Claude). flash = Bruchteile eines Cents pro Digest, Usage in ~/.claude/state/gemini_usage.jsonl (Übersicht: ai_usage.py). Tagesdeckel GEMINI_TEXT_DAILY_USD_CAP (Default 1 USD je Maschine, Exit 4 = Deckel/Rate-Limit, Exit 3 = Schlüssel fehlt); Ampel: gemini_usage.py.

Abgrenzung

  • gemini-bridge (Agent) = der Consult selbst; gemini-digest (dieser Skill) = die Orchestrierung fürs Read-/Kontext-Offload.
  • codex-review lagert Code-Review an Codex aus (code-spezialisiert); gemini-digest = Bulk-Read/Kontext-Masse (günstig, riesiges Fenster).
  • websuche/web-researcher = Web; gemini-digest = lokale Dateien/Logs/Code.

Beispiel-Triggers

/gemini-digest logs/marshal.log — welche Fehler seit gestern? · „fass analyzer.py (2000 Zeilen) zusammen, was macht Klasse X" · „digest web/routes/: welche Endpoints existieren + Auth"

Changelog

  • v1.0.0 (2026-07-14): Initial — Offload-Skill-Suite (Token-Spar via Gemini/Codex).

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

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People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

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