ما هي prompt-compression؟
ضغط الوثائق والمطالبات والسياق في الحد الأدنى من الرموز المميزة لـ AGENTS.md وCLAUDE.md. يحقق تخفيضًا بنسبة 80%+ في الرمز المميز مع الحفاظ على دقة الوكيل. المصدر: ofershap/prompt-compression.
ضغط الوثائق والمطالبات والسياق في الحد الأدنى من الرموز المميزة لـ AGENTS.md وCLAUDE.md. يحقق تخفيضًا بنسبة 80%+ في الرمز المميز مع الحفاظ على دقة الوكيل.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي prompt-compression بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: ofershap/prompt-compression.
Use this skill when compressing documentation, framework references, API indexes, coding guidelines, or any structured knowledge into a compact format for inclusion in AGENTS.md, CLAUDE.md, or system prompts. The goal is maximum information density with minimum token usage.
Vercel's research (January 2026) showed that an 8KB compressed docs index in AGENTS.md achieved a 100% eval pass rate, compared to 53% baseline and 79% for skills with explicit trigger instructions.
Passive context (always loaded) beats active retrieval (agent must decide to invoke) because it eliminates the decision point. Compression is the key enabler -- it makes passive context viable without blowing up the context window.
ضغط الوثائق والمطالبات والسياق في الحد الأدنى من الرموز المميزة لـ AGENTS.md وCLAUDE.md. يحقق تخفيضًا بنسبة 80%+ في الرمز المميز مع الحفاظ على دقة الوكيل. المصدر: ofershap/prompt-compression.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/ofershap/prompt-compression --skill prompt-compressionضغط الوثائق والمطالبات والسياق في الحد الأدنى من الرموز المميزة لـ AGENTS.md وCLAUDE.md. يحقق تخفيضًا بنسبة 80%+ في الرمز المميز مع الحفاظ على دقة الوكيل. المصدر: ofershap/prompt-compression.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/ofershap/prompt-compression --skill prompt-compression بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/ofershap/prompt-compression