distill
智能压缩AI Agent命令输出，节省高达99%的Token消耗。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：distill。 它的用途是：智能压缩AI Agent命令输出，节省高达99%的Token消耗。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/distill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请帮我找出项目中所有关于用户权限检查的代码，使用rg搜索后通过distill提炼。' 它会执行类似 `rg -n "permission" ./src | distill "列出所有进行用户权限检查的代码文件和行号"` 的命令，最终将可能长达数千行的搜索结果，压缩成仅包含相关文件路径和关键行号的简短列表反馈给你，极大地节省了上下文Token。
介绍
在AI Agent（如Claude、Cursor等）的工作流中，执行命令（如查看日志、运行测试）会产生大量冗长的输出文本，这些文本直接发送给大语言模型会浪费大量Token，增加成本并可能影响处理速度。distill的核心功能就是智能分析和压缩这些命令输出，仅提取对回答当前问题真正有用的关键信息，从而大幅降低Token消耗。
使用方式非常简单，通过npm全局安装后，运行distill命令完成初始设置。之后，你可以将任何命令行工具（如grep、rg）的输出通过管道传递给distill，并附带一个自然语言问题，它就会输出经过提炼、高度简洁的答案。整个过程无需复杂的配置。
这个工具非常适合需要频繁使用AI Agent执行命令并分析结果的角色，例如全栈开发、运维工程师和智能体开发者。他们在调试代码、分析系统日志、执行自动化测试或构建智能体工作流时，常常面临海量的命令行输出，distill能帮助他们高效地提取核心信息。
建议在内存8GB以上的机器上使用以获得更好体验。虽然其内置的1.7B参数专家模型小巧高效，但在处理极端复杂或格式特殊的输出时，可能需要结合人工判断来确保关键信息未被遗漏。
核心特点
与单纯使用提示词进行总结的通用方法不同，distill内置了一个专门针对命令输出压缩训练的1.7B小型专家语言模型，能以极低的计算资源（4bit量化，约需8GB内存）实现精准的信息提取，Token节省率可达99%，且直接集成到命令行管道中，无需切换上下文。
注意事项
不适合处理需要保留原始完整上下文（如法律审计、逐行代码审查）或输出本身极其简短（无需压缩）的场景。
常见问题
distill能节省多少Token？
根据官方示例，在分析代码库查找特定功能时，能将输出从7648个Token压缩至99个，节省约98.7%的Token。
使用distill需要什么配置？
建议机器内存8GB以上（16GB更佳），通过npm一键安装，无需GPU或其他复杂依赖。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/distill/raw/index.md 读取 distill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/distill/raw/index.md（查看排版版本）