chat-compactor
產生對話摘要以實現 AI 連續性
當對話結束時會遺失關鍵上下文。此技能可產生結構化的交接文件，保留決策、死胡同和下一步驟，實現無縫的 AI 代理連續性。
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「chat-compactor」。 User says: 'Let's wrap up, compact this session'
預期結果:
- Session saved to session-auth-refactor-2025-01-06.md
- Summary includes: 3 key decisions with rationale, 2 dead ends documented, 5 modified files listed, 4 prioritized next steps
正在使用「chat-compactor」。 User says: 'Save context before we switch to the API task'
預期結果:
- Checkpoint created: session-frontend-setup-2025-01-06.md
- Captured: React component structure, Tailwind configuration, build command, and deployment notes
安全審計
安全All static analysis findings are false positives. The 'external_commands' pattern matched markdown code fence backticks (```) not shell execution. The 'weak cryptographic algorithm' finding at line 3 incorrectly flagged YAML frontmatter text. This skill contains only instructional markdown content with no executable code, network access, or security risks.
品質評分
你能建構什麼
對話結束時的交接
開發人員在完成偵錯對話後產生摘要，讓下一個 AI 對話可以立即繼續，而無需重新解釋問題上下文和嘗試的解決方案。
長期專案連續性
團隊負責人透過建立結構化的交接文件來保持專案在多個 AI 對話中的動能，保留了架構決策和實作狀態。
上下文視窗管理
使用者在上下文視窗填滿之前主動壓縮冗長的對話，保留基本資訊同時釋放代碼以繼續工作。
試試這些提示
壓縮此對話。產生包含以下內容的結構化摘要：完成的事項、關鍵決策、程式碼的目前狀態，以及下一步驟。儲存為 session-summary.md
為下一個 AI 代理建立全面的交接文件。包含具有已拒絕替代方案的決策表、所有具有變更描述的已修改檔案、不應重試的死胡同，以及發現的環境陷阱。
在我們繼續之前產生輕量級的檢查點摘要。擷取目前狀態、正在運作的項目、受阻的項目，以及立即的下一步驟。保持在小於 300 個代碼。
我們要從功能 A 切換到功能 B。為功能 A 建立交接文件，擷取：已完成的工作、待辦事項、檔案位置、建立的命名慣例，以及下一個對話應該知道的任何怪癖。
最佳實務
- 記錄決策背後的「原因」，而不僅僅是「什麼」- 未來的代理需要理由
- 始終在死胡同部分列出失敗的方法，以防止浪費精力
- 使用清晰的標題、表格和項目符號使摘要易於掃描
避免
- 撰寫敘事散文而不是結構化、易於掃描的內容
- 建立模糊的摘要，如「取得良好進展」，沒有具體成果
- 省略失敗記錄 - 死胡同是最有價值的內容