Skip to main content

ccr

ccr — reversible payload compression: shrink any blob (tool output, log, RAG chunk, file) BEFORE it enters an LLM's context, while caching the full original locally so it can be expanded byte-for-byte on demand. The payload-axis counterpart to a knowledge-graph loader (the retrieval axis): the model sees a compact lossy view + a handle (ccr://<sha256>), and calls retrieve(handle) only when it needs the bytes back. Content-routed deterministic compactors (json skeleton / code outline / text head-tail); stdlib-only, no ML. Lifted from the CCR component of github.com/chopratejas/headroom. USE WHEN — a tool output / log / RAG chunk / file is too large for context and you want to compress it reversibly; "compress this payload", "shrink this before the model", "reversible compression", "cache the original and give me a handle". NOT FOR — loading knowledge-graph entities (that's the kg loader, the retrieval axis); lossless whole-file compression (use gzip); semantic summarization that does not need byte-exact recove

الانتقال إلى التثبيت

معلومات المصدر

المستودع
broomva/skills
آخر نشاط في المصدر
٢٦ يوليو ٢٠٢٦ في ١٧:٣١
لغة SKILL.md المكتشفة
الإنجليزية
النجوم
٣
التفرعات
٢

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.