pi-vcc
AI对话压缩器，零LLM调用节省90%Token
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：pi-vcc。 它的用途是：AI对话压缩器，零LLM调用节省90%Token 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-vcc/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
'使用/pi-vcc压缩当前会话，然后调用vcc_recall查询上个月关于认证模块的讨论记录'，它会自动分析上下文，提取结构化摘要并保存，之后通过vcc_recall一次性返回匹配的压缩记录，无需重新加载整个历史。
介绍
这个Skill解决了AI Agent长期对话中Token消耗过高的问题。在实际使用中，AI编码代理的会话会积累大量上下文，导致每次调用成本飙升、响应变慢，甚至超出上下文窗口限制。pi-vcc通过纯算法提取+格式化，无需调用任何LLM，就能将长对话压缩为结构化摘要，同时保留原始语义和关键信息，Token缩减可达35%-99%。
使用方式很简单，你只需要在Pi的settings.json中加入该包，或通过npm全局安装。之后只需在对话中输入/pi-vcc或/compact指令，即可触发压缩。系统会自动生成4个语义章节：会话目标、未完成上下文、引用、关键信号，并支持通过vcc_recall工具搜索历史压缩记录，支持分页和正则查询。
它非常适合需要频繁与AI代理进行长对话的开发团队或个人，尤其是那些使用Pi作为编码助手、需要管理大量会话上下文的用户。特别适合那些已经依赖Pi进行复杂项目开发、但受限于Token预算和上下文长度的智能体开发者。
建议在每次会话超过一定轮次或需要保存关键决策点时统一使用此工具。需要注意的是，它主要针对Pi平台设计，虽然原理通用，但直接在其他AI代理上使用可能需要适配。另外，它完全依赖内置规则提取，对非常规的表达方式可能覆盖不全，但可通过配置扩展正则模式来弥补。
常见问题
pi-vcc会丢失对话中的重要信息吗？
不会，它采用转录保留式压缩，会保留原始会话的完整语义，并通过4个结构化章节呈现关键信息，支持通过vcc_recall工具回溯历史。
如何安装pi-vcc到我的Pi中？
在Pi的settings.json的packages数组中添加"@sting8k/pi-vcc"，或使用npm install @sting8k/pi-vcc全局安装，Pi会自动识别并注册钩子和命令。
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/pi-vcc/raw/index.md 读取 pi-vcc 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/pi-vcc/raw/index.md（查看排版版本）