소스 정보
- 저장소
- notque/vexjoy-agent
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 2일 22:11
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 415
- 포크
- 44
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/notque/vexjoy-agent --skill condense명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Run the full evidence-to-live implementation workflow for large, multi-system, multi-wave, or CPU-delegated 5 Star Booker GM programs.
Classify user requests and route to the correct agent + skill. Primary entry point for all delegated work.
Structured multi-phase workflows: review, debug, refactor (tidy, clean up, untangle messy code without behaviour change), deploy, create, research.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | condense |
| description | Maximize information density: preserve all instructions, remove prose filler. |
| user-invocable | true |
| argument-hint | <file-or-glob> |
| allowed-tools | ["Read","Edit","Write","Bash","Grep","Glob"] |
| routing | {"triggers":["condense","reduce words","clarity pass","information density","remove prose","tighten","fewer words"],"pairs_with":["skill-creator"],"complexity":"Simple","category":"code-quality"} |
Strip prose filler from .md files. Preserve every instruction. This skill practices what it preaches.
Identify targets.
agents/*.md). Expand, list matches, confirm with user.Mechanical pre-pass (deterministic, run before LLM condensing): strip trailing whitespace and consecutive blank lines that inflate Opus token counts. The script handles the mechanical reduction so the LLM phase focuses on prose density.
python3 scripts/check-whitespace.py --fix <target-file-or-dir> # 0=clean, 1=violations fixed
Run on the scoped targets (defaults to agents/**/*.md and skills/**/*.md when no path given). Then proceed to the LLM pass on the same files.
Gate: At least one target file identified and readable; mechanical pre-pass run.
For each file:
KEEP (never cut):
CUT:
STYLE: Short sentences. Active voice. Concrete words. If you can cut a word without losing an instruction, cut it.
Before cutting any sentence: "If I remove this, does the reader lose an instruction, rule, or decision?" No = cut. Yes = keep.
Do not reorganize sections, change meaning, add ideas, alter paths/commands, drop tables or code blocks, or modify YAML frontmatter values.
For each condensed file:
python3 -c "import yaml; yaml.safe_load(open('<file>').read().split('---')[1])"
| File | Before | After | Reduction | table with word counts.Gate: YAML parses. No instructions lost. Reduction reported.
No prose to cut: Report 0% reduction, move to next file.
Instruction removed: Re-read original, restore missing instruction, re-verify.
YAML broken: Restore original frontmatter verbatim, re-condense body only.
Non-.md file: Skip with warning.