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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

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ソース情報

リポジトリ
broomva/skills
ソースの最終更新活動
2026年7月26日 17:31
検出された SKILL.md の言語
英語
スター
3
フォーク
2

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。