Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

headroom

SmartCrusher + CCR context compression — crunch large JSON arrays, tool outputs, and search results to save tokens. Use when context is bloated or approaching token limits.

DeepseekModel キュレーション済みスキル 品質 優秀 · 78 v1.0.0

取得

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=momori777-artemis-skills-headroom-skill-md&format=skill
ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name headroom description SmartCrusher + CCR context compression — crunch large JSON arrays, tool outputs, and search results to save tokens. Use when context is bloated or approaching token limits. license MIT homepage https://github.com/chopratejas/headroom Headroom — Context Compression Layer SmartCrusher + CCR (Compress-Cache-Retrieve) for token-saving context compression. Portable Python module — no external dependencies beyond stdlib. When to Use Large tool output (grep results, JSON arrays, file listings) approaching context limit Before sending a long context to a model with token cap Need to preserve essential items while dropping noise Quick Start from skills.headroom import SmartCrusher, CCRStore # Compress a JSON array (keep most important items) crusher = SmartCrusher() result = crusher.crush(large_json, query= "relevant keywords" ) # result.compressed → compressed JSON string # result.items_kept / items_total → retention ratio # result.compression_ratio → e.g. 0.3 means 70% tokens saved SmartCrusher — 5-Dimensional Scoring Keeps items by: First/Last items — pagination context + latest data (30% head + 15% tail) Error items — 100% preserved Statistical outliers — > 2 std from mean Query-relevant — BM25 match against user query Change points — significant transitions in data Config overrides: crusher = SmartCrusher(config={ "max_items_after_crush" : 15 , "first_fraction" : 0.3 , "variance_threshold" : 2.0 , }) CCR Store — Compress-Cache-Retrieve store = CCRStore(max_entries= 1000 , ttl_seconds= 3600 ) # Cache original when crushing store.put(hash_key, original_text) # Retrieve if LLM needs more detail full_text = store.get(hash_key) Token Estimation from skills.headroom import estimate_tokens tokens = estimate_tokens( "some text — CJK-aware counting" ) Integration Notes This module is already imported by skills/shared/context_trimming.py (SmartCrusher layer) CCR background worker in skills/sakura/app/agent/memory_curator.py writes to Qdrant For roleplay context trimming: the context_trimming module wraps SmartCrusher with 24msg/40K char cap
このスキルを起動するキーワード。クリックでコピーできます。

このスキルにはトリガーワードがありません。

ダウンロードした .skill に含まれるフィールド。
フィールド 説明
formatフォーマット識別子(skill/v1)
skill_idスキル固有 ID
nameスキル名
versionバージョン
description説明
categoryカテゴリ(配列)
trigger_wordsトリガーワード
tagsタグ
sourceソース
source_urlソース URL(本ページ)
exported_atエクスポート日時(ダウンロード毎)
system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
同じスキルを各プラットフォーム形式で出力できます。
.skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能 ダウンロード
.skillpro 拡張形式。scripts / tools / dependencies / hooks を含む ダウンロード
.json 純粋な JSON 出力。system_prompt とモデル設定のみ ダウンロード
Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
Dify Dify DSL。アプリ作成後にそのままインポート ダウンロード

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。