agentops-compress
Skill1 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
Сжимает memory-файлы, которые агент читает в начале каждой сессии — CLAUDE.md, AGENTS.md, файлы правил, списки предпочтений, долгие TODO. Сокращает объём, не теряя ни одного пути, флага, команды и имени переменной: сохранность проверяется скриптом, а не на глаз. Используй, когда пользователь говорит «сожми CLAUDE.md», «мой AGENTS.md разросся», «правила занимают слишком много контекста», «почисти memory-файл», «ужми инструкции для агента». Не для обычных текстов и статей — для них content-humanizer; не для кода.
In this repository47 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- agentops-brevitySkill
- agentops-canarySkill
- agentops-delegateSkill
- analysis-kitSkill
- bear-doctorSkill
- bear-helpSkill
- bear-new-skillSkill
- bear-statsSkill
- book-highlights-processorSkill
- code-grillSkill
- code-last-mileSkill
- code-review-lineSkill
- code-senior-reviewSkill
- content-article-draftSkill
- content-humanizerSkill
- content-tg-postSkill
- content-tutorial-structureSkill
- git-backlog-triageSkill
- git-conventional-commitSkill
- git-monorepo-releaseSkill
- git-pr-descriptionSkill
- git-release-tagSkill
- knowledge-structuresSkill
- note-templatesSkill
- obsidian-add-summarySkill
- obsidian-daily-appendSkill
- obsidian-emotion-logSkill
- obsidian-enrich-noteSkill
- obsidian-inbox-reviewSkill
- obsidian-ingestSkill
- obsidian-journal-reviewSkill
- obsidian-note-criticSkill
- obsidian-refactor-inboxSkill
- obsidian-refactor-lectureSkill
- obsidian-split-noteSkill
- obsidian-untangle-knotSkill
- sre-k8s-triageSkill
- srekit-postmortemSkill
- srekit-runbookSkill
- srekitSkill
- teach-ruSkill
- telegram-chat-digestSkill
- vault-archivingSkill
- vault-mermaidSkill
- vault-statsSkill
- vault-tasksSkill
The file
Files
<!-- СГЕНЕРИРОВАНО bin/mirror.js. Не редактировать: правки затрёт следующая генерация.
Источник правды — domains/<домен>/. -->agentops-compress — Сжатие memory-файлов
Memory-файлы отличаются от остальных текстов одним: их читают в начале каждой сессии. Лишний абзац в статье стоит токенов один раз. Лишний абзац в CLAUDE.md стоит токенов столько раз, сколько у тебя было сессий за месяц.
Отсюда цель скилла: убрать из файла то, что не влияет на поведение агента, и не тронуть ничего, что влияет.
Границы применимости
Работает с: CLAUDE.md, AGENTS.md, GEMINI.md, файлами в rules/, списками предпочтений, накопившимися TODO, длинными SKILL.md.
Не работает с: кодом, статьями, постами, документацией для людей. Там другая цель — там текст читает человек, и ритм важнее плотности. Для текстов есть content-humanizer.
Шаг 1. Померь до
python3 scripts/memtool.py detect <файл>Скрипт вернёт тип файла, оценку токенов и число якорей — фрагментов, которые обязаны пережить сжатие дословно.
Если оценка меньше ~400 токенов, скажи об этом и остановись. Сжимать короткий файл — переставлять слова ради процентов, риск выше выигрыша.
Шаг 2. Сними бэкап
python3 scripts/memtool.py backup <файл>Копия уезжает в $XDG_DATA_HOME/bear-skills/compress-backups/, а не в соседний каталог. Это принципиально: бэкап рядом с оригиналом подхватит автозагрузчик правил, и «сжатый» файл будет стоить вдвое дороже исходного.
Шаг 3. Сожми
Что убирать, по убыванию отдачи:
Преамбулы и мета-текст. «В этом документе описаны правила работы с…» — агент уже читает документ, ему не нужно сообщать, что это документ.
Дубли между разделами. В разросшихся memory-файлах одно и то же правило часто записано трижды в разных формулировках. Оставь одну, самую конкретную.
Обоснования очевидного. «Не коммить секреты, потому что они попадут в историю и их увидят все, у кого есть доступ к репозиторию» → «Не коммить секреты». Причина нужна там, где без неё правило выглядит произвольным, и не нужна там, где оно самоочевидно.
Примеры сверх необходимого. Три примера на правило оставляют один — самый неочевидный. Примеры на правила без исключений убираются целиком.
Проза, которая была списком. Перечисление через запятую на пять строк — это таблица или список на пять коротких.
Вежливость и хеджирование. «Желательно по возможности стараться» → «делай» или «не делай». Memory-файл — это инструкция, а не просьба.
Что не трогать — см. ../../rules/agentops-auto-clarity.md. Кратко: правила о безопасности и необратимых действиях остаются развёрнутыми, любой код, путь, флаг и имя переменной — байт-в-байт.
Отдельно про структуру: заголовки не выкидывай. Они дешевле любого другого способа навигации и помогают агенту найти нужный раздел, не читая файл целиком.
Шаг 4. Проверь
python3 scripts/memtool.py validate <оригинал> <сжатый>Код возврата 0 — якоря на месте. Код 2 — что-то потерялось, в lost перечислено что именно.
При потерях делай точечный фикс, а не переписывание заново. Верни потерянные якоря в сжатый текст и прогони валидацию снова. Так до двух раз. Если после двух попыток якоря продолжают теряться — значит, файл сопротивляется сжатию: отдай пользователю то, что получилось, и честно скажи, что дальше резать нечего.
Шаг 5. Покажи результат
Отчёт содержит:
- оценку токенов до и после, с явным словом «оценка» — это приближение по длине, а не замер токенайзером
- что убрано, по категориям: столько-то дублей, столько-то преамбул
- путь к бэкапу
- всё, где ты сомневался, резать или нет
Дальше спроси, применять ли. Не перезаписывай memory-файл без явного подтверждения: это файл, который управляет поведением агента во всех будущих сессиях.
Чего не делать
- Не изобретай сокращения (
cfg,impl,req). Токенайзер не считает их дешевле, а читаемость падает. - Не сжимай примеры команд до «и т.д.» — команда без окончания не выполнится.
- Не объединяй правила, которые кажутся похожими, но описывают разные ситуации. Два правила про force-push — в свою ветку и в main — выглядят дублем и им не являются.
- Не называй оценку токенов замером и не обещай процент экономии, которого не показала валидация.
- Не трогай файл без бэкапа, даже если правка выглядит безобидной.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
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
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.

