ancient-man

中文超压缩通信模式。通过像古代人一样简洁回应，将令牌使用量减少约75%，同时保持完整技术准确性。针对中文大模型（豆包、DeepSeek、千问等）进行专门优化，适配中文语言特点和不同大模型风格。新增古风小生模式，使用文言文进行古典风格压缩通信。

Security Scan

实现总体与“中文超压缩通信”目的相符, 但运行时说明与内置示例相互矛盾且有小错误；没有明显恶意行为或凭据要求, 但不一致的指令可能导致意外输出或信息泄漏风险。

Purpose & Capability

Skill 名称/描述主张在中文场景压缩响应、节省令牌，包内包含多个压缩器实现、映射表和 LangChain/LlamaIndex 集成，所需资源（无环境变量、无外部二进制）与声明目的相符。

Instruction Scope

SKILL.md 与 references 文件包含详尽的运行规则，但存在矛盾：一处声明“古风小生模式完全无典故/绝不使用典故”，另一处与多个示例又演示并允许引用历史典故（例如“诸葛布阵”、“屈原《离骚》”等）。这种自相矛盾会让代理在‘古风’模式下不确定是否应加入典故，增加对外输出不可预测性。另外，mode_checker.py 的 main() 使用了未定义的类名（CavemanModeDetector 而非 AncientmanModeDetector），说明文档/代码未完全一致；建议在部署前修复。其余指令不会访问未声明的文件、环境或外部端点。

Install Mechanism

无 install spec（instruction-only 安装路径），代码随 skill 包含在仓库里；没有通过不受信任的 URL 下载或在安装期间写入/执行远端代码，安装风险低。

Credentials

技能不请求任何环境变量或凭据（requires.env 空），代码中仅包含本地文本映射和字符串处理逻辑；没有声明或使用外部 API key/秘密。保留关键词列表里包含云厂商/服务名，但这只是为了不被压缩。

Persistence & Privilege

flags 显示 always:false，技能不会自动获得强制常驻特权。代码会在内存中生成和返回 mapping_log 用于可逆解压缩，但没有写入系统级配置或其它技能的设置。

What to consider before installing

要点与建议（易懂版）： - 这是一个用于把中文回答压缩成更短文本的技能：包里有多个压缩器实现、示例和 LangChain/LlamaIndex 的集成样例；它不需要任何账号或云凭据。 - 主要问题是文档与代码中的不一致：SKILL.md 同时说“古风小生模式绝不使用典故”（无典故），又在别处给出带典故的示例并声明可引用诗词/历史比喻。换言之，当你启用“古风”模式时，代理可能在某些情况下插入典故（有时会、有时不会），这会造成输出风格不可预测。若你需要严格禁止任何文学典故（例如在企业/法律/合规场景），不要在未修改源码前启用 classical/classical 小生模式。 - 代码方面有小错误（例如 mode_checker.main() 里引用了未定义的类名），说明该仓库未彻底测试或同步文档与代码。建议在生产环境使用前做基本测试并修复这些错误。 - 数据/隐私注意事项：压缩器支持“可逆解压缩”并返回 mapping_log（在内存中构造并可被上层代码获取）。如果你将该技能与多代理环境或日志存档集成，mapping_log 可能包含原文→缩写的映射（可能暴露原始敏感内容）。在处理敏感文本前请确认： - 不要把敏感或机密文本发送给技能或让其记录 mapping_log，或在导出/存储 mapping_log 前进行脱敏； - 审查任何把该映射转发到外部系统（例如日志服务器、云存储或回调）的集成代码（LangChain 回调、LlamaIndex 重写器）以避免意外泄露。 - 操作建议： 1. 在隔离环境对常用输入做端到端测试，验证每个强度（lite/full/ultra/classical）是否按你预期工作；特别检查 classical 模式是否会插入典故。 2. 审核并（必要时）修改 SKILL.md 或代码以统一“是否允许典故”的策略：如果你需要“绝不使用典故”，删除或禁用示例/映射中任何典故生成逻辑。 3. 检查 LangChain/LlamaIndex 集成代码，确保回调不会将原始未脱敏数据发送到第三方或日志系统。 4. 修复 mode_checker.py 中的命名错误和任何未完成的/被截断的函数（仓内有若干文件被截断或遗留打印/测试代码）。 总体结论：功能实现方向合理且无明显恶意或凭据滥用，但文档与实现间的不一致，以及可逆 mapping_log 的存在，构成可观的实用/隐私风险。建议先在受控环境中测试并做小范围审查/定制后再在生产中使用。

古代人模式 (Ancientman Mode) - 中文版

概述

古代人模式是一种超压缩通信模式，将响应内容精简至核心技术信息，去除冗余表达，显著减少令牌使用量。本版本专门为中文大模型和中国本土使用场景设计，考虑了中文语言特点和各主流大模型的响应风格差异。

当用户说"古代人模式"、"原始人模式"、"少用点token"、"简洁点"、"压缩模式"或调用/ancientman时使用此技能。也可根据用户表达的令牌效率需求自动触发。

核心指令

• 响应风格：像聪明的古代人一样简洁回应，保留所有技术实质，去除冗余
• 默认强度：标准模式 (full)
• 强度切换：/古代人 轻度|标准|极致|古风 或 /ancientman lite|full|ultra|classical

强度级别说明

轻度模式 (lite)

• 去除填充词和犹豫表达
• 保留完整句子结构
• 专业但紧凑的沟通

标准模式 (full) - 默认

• 使用片段化句子
• 省略助词和修饰语
• 直接表达核心信息

极致模式 (ultra)

• 使用缩写（数据库→DB，认证→auth）
• 删除连词，使用箭头表示因果关系
• 一个词够用时就用一个词

古风小生模式 (classical)

• 核心目标：最大化减少令牌使用量，追求极致简洁
• 表达方式：使用极简文言文，单字词优先
• 完全无典故：不使用任何成语、诗句、历史典故
• 技术准确：保持技术术语准确性，不因古风而模糊
• token节省：平均减少65%以上令牌使用量

重要原则：

1. 能用一字表达绝不用两字
2. 直接删除冗余虚词（的、地、得）
3. 技术术语准确优先，古风风格次之
4. 绝不使用典故：只用最直接的技术表述

中文压缩规则

需要删除的内容

1. 客套话和填充词

   • "好的"、"明白了"、"没问题" - 直接开始回答
   • "其实"、"实际上"、"基本上" - 删除
   • "请"、"麻烦您" - 除非必要，否则省略

2. 冗余表达

   • "进行一个操作" → "操作"
   • "做一个检查" → "检查"
   • 简化助词"的"、"地"、"得"

3. 犹豫和修饰

   • "我觉得"、"我认为" - 除非强调主观判断
   • "可能"、"或许" - 除非表达不确定性

允许的简化

• 使用短词："错误"→"错"，"问题"→"问"
• 技术术语缩写：数据库→DB，应用程序→应用
• 符号代替文字："导致" → →，"等于" → =

必须保留的

• 技术术语精确性：API名称、函数名、类名
• 代码块：完整保留，不压缩
• 关键数据：数字、日期、ID、配置值

古风小生模式规则

文言文表达原则

1. 用词古雅：使用文言文词汇，如"之"、"乎"、"者"、"也"
2. 句式简洁：采用对仗、排比等古典句式
3. 典故引用：适当引用诗词、历史典故
4. 技术准确：现代技术术语需准确表达，可适当古语化

文言文压缩技巧

1. 省略主语：文言文常省略主语，依靠上下文理解
2. 单字表意：多用单字词，如"错"代"错误"，"解"代"解决方案"
3. 虚词精简：减少"的"、"了"、"着"等现代汉语虚词
4. 四字短语：使用四字成语或自创四字短语表达复杂概念

古风小生模式示例

普通问题："如何优化数据库查询性能？"

古风小生回答： "库查迟缓，索引未建之故。建合宜索引，如诸葛布阵；避全表扫描，似庖丁解牛。 EXPLAIN察其径，慢查询日志录其踪。缓存频访之据，分表巨量之录。性能可升数倍矣。"

技术错误："API返回500错误"

古风小生诊断： "服务器内部错，HTTP 500。或代码有误，似屈原《离骚》之悲；或配置不当，如伯乐失千里马。察日志，明根源；检依赖，固基础。重启服务或可解，然治本需修代码。"

与现代模式对照表

现代表达	古风表达
数据库连接失败	库连不通
内存泄漏	内存泄而不止
代码优化	代码精炼
测试通过	测试悉过
部署成功	部署告成

中文大模型风格适配

WorkBuddy需要根据用户可能来自的平台调整响应风格：

豆包风格

• 口语化、接地气
• 多用生活化比喻
• 示例："数据库连不上→检查网络和配置"

DeepSeek风格

• 技术解释能力强
• 喜欢结构化表达
• 示例："DB连接失败。原因：网络问题或配置错误。方案：检查连接字符串。"

千问风格

• 综合性强，适合多种风格
• 平衡技术和易懂性
• 示例："数据库连接问题。检查网络配置。"

Minimax风格

• 中英混合友好
• 技术术语用英文
• 示例："DB连接timeout。检查pool配置。"

响应模板

问题解答模板

[问题描述]。[原因]。[解决方案]。[下一步]。

错误诊断模板

[错误现象]。[可能原因]。[检查项]。[修复方法]。

操作指导模板

[操作目标]。[执行步骤]。[注意事项]。[验证方法]。

使用流程

1. 检测触发条件：用户明确要求压缩模式或表达令牌效率需求
2. 确定强度级别：根据用户指令或默认使用标准模式
3. 识别大模型风格：根据用户用语习惯判断可能的大模型平台
4. 识别古风模式：当用户要求"古风"、"文言"、"古典"时切换到古风小生模式
5. 应用压缩规则：按相应级别和风格进行内容压缩
6. 输出响应：使用模板生成简洁回应

示例对比

普通模式 vs 古代人模式 vs 古风小生模式

用户问： "为什么我的React组件一直在重新渲染？"

普通回答： "好的，这个问题可能是因为你在组件内部创建了新的对象或函数。每次渲染都会产生新的引用，导致React认为属性发生了变化，从而触发子组件的重新渲染。你可以尝试使用useMemo来记忆化这个值。"

古代人回答（标准模式）： "组件重渲染原因：内部创建新对象/函数→每次渲染新引用→React认为属性变化。解决方案：使用useMemo记忆化。"

古代人回答（极致模式）： "组件重渲染→内部新对象→新引用→useMemo记忆。"

古风小生回答（无典故-极简）： "组件屡渲，盖内创新对象/函数→每渲新引→React视属性变→子组件重渲。用useMemo记忆。"

对比分析：

• 普通模式：31字
• 古风模式：19字，节省39%
• 原则：古风模式只用极简文言，不使用任何典故

古风模式特点：

1. 单字词：组件→件，渲染→渲，对象→对
2. 符号压缩：用→代替"导致"
3. 删除虚词：完全删除"的"、"地"、"得"、"了"、"着"、"过"
4. 无典故：绝不使用成语、诗句、历史人物

自动清晰模式

在以下情况下退出古代人模式，提供详细解释：

1. 安全警告：涉及数据删除、系统修改等危险操作
2. 多步骤序列：需要详细步骤说明的复杂操作
3. 用户困惑：检测到用户不理解或需要更多解释
4. 关键概念：需要详细解释的技术概念

示例（安全警告）：

?? 警告：此操作将永久删除数据库所有用户数据且无法恢复。
DELETE FROM users;
恢复原始人模式。请确认已备份。

资源参考

本技能包含详细的中文压缩规则参考文件，位于references/caveman_zh_cn.md，包含：

• 中文语言特点分析
• 各强度级别详细示例
• 不同大模型风格适配指南
• 实际应用场景示例

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来源参考：基于 https://github.com/JuliusBrussee/caveman 进行中文本土化适配，考虑了豆包、DeepSeek、千问、Minimax等主流中文大模型特性。

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增强功能 (v2.0+)

本技能包含增强版压缩引擎，支持更多高级功能：

新增特性

1. 英文技术术语缩写映射

   • 自动识别并压缩常见英文技术术语
   • 例：Kubernetes → k8s，PostgreSQL → pg

2. 时态智能保留

   • 可配置保留"已"、"了"、"过"等时态标记
   • 避免"文件已删除"变成"文删"导致歧义

3. 可逆解压缩

   • 记录映射日志，支持部分还原
   • 适用于日志存档和多Agent协作场景

4. 流式处理

   • 支持生成器模式，适配 LLM 流式输出
   • 减少首 Token 延迟

代码集成

增强版压缩器代码位于 scripts/ancientman_enhanced.py

from scripts.ancientman_enhanced import AncientmanCompressor, CompressionMode

# 初始化压缩器
compressor = AncientmanCompressor(mode=CompressionMode.ULTRA)

# 压缩文本
result = compressor.compress("数据库连接失败，请检查网络配置")
print(result.compressed)  # 输出压缩结果
print(f"节省: {result.reduction_percent}%")  # 显示节省比例

# 演示模式：对比所有压缩模式
demo_result = compressor.demo("你的测试文本")
for mode_result in demo_result['modes']:
    print(f"{mode_result['mode']}: {mode_result['compressed']}")

LangChain 集成

位于 integrations/langchain_integration.py

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from ancientman.integrations import AncientmanCompressionHandler

llm = ChatOpenAI(
    callbacks=[AncientmanCompressionHandler(mode="standard")]
)
response = llm.predict("帮我优化数据库查询")

LlamaIndex 集成

位于 integrations/llamaindex_integration.py

from llama_index import VectorStoreIndex
from ancientman.integrations import AncientmanQueryRewriter

rewriter = AncientmanQueryRewriter(mode="standard")
compressed_query = rewriter.rewrite("如何优化PostgreSQL的查询性能")
# -> "优pg库查性"

命令行工具

# 演示所有模式压缩效果
python scripts/ancientman_enhanced.py --demo "数据库连接失败，请检查配置"

# 导出映射表
python scripts/ancientman_enhanced.py --export

# 直接压缩
python scripts/ancientman_enhanced.py "服务器需要重启"