skills/session-management/skills/compress/SKILL.md
Info-Compressor: compress text/context by 60-70% without losing meaning. Use when: (1) context pressure >50%, (2) user says "сжать", "compress", "compact", (3) need to fit more context into remaining window, (4) preparing handoff blob for next session.
npx skillsauth add ai-mindset-org/pos-sprint compressInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
Compress text/context to ~30% of original size without losing meaning.
→ for hierarchy→ for causality/flow ("X causes Y" → "X → Y")| for alternatives ("either A or B" → "A | B")+ for additions ("also includes" → "+ includes")= for equivalence ("is the same as" → "=")> for preference ("better than" → ">")✓/✗ for yes/no, done/not done~ for approximation/compress contextCompress the current conversation context, output a compressed summary. Use as a "reset point" — paste at start of new session.
Steps:
/compress clipboardUser will paste text. Compress it and return.
/compress file <path>Read file, compress content, return compressed version.
After compression, verify:
Before (312 chars):
It should be noted that the server configuration was modified by the team yesterday. The main change was updating the database connection string from the old PostgreSQL server to the new one. Additionally, they also updated the Redis cache timeout from 300 seconds to 600 seconds.
After (89 chars, 71% reduction):
Server cfg updated yesterday: DB conn string → new PostgreSQL srv, Redis cache timeout 300s → 600s
At 🟡 50-72% context — автоматически:
/session-save <auto-name> (сохранить checkpoint)<name>. /continue <name> в новой сессии."At 🔴 >72% context (HANDOFF) — немедленно:
testing
# YT Transcribe — YouTube → Whisper → Obsidian Транскрибирует YouTube-видео через mlx-whisper (Apple Silicon, Metal-native) с параллельными чанками. Fallback на openai-whisper если mlx недоступен. ## Какую боль закрывает - **Потерянный контент видео**: Посмотрел лекцию/подкаст — через неделю забыл 90%. Нет текстовой базы для поиска. - **Нет транскриптов для русского**: YouTube auto-captions для русского языка — мусор. Whisper даёт quality транскрипцию. - **Ручная обработка**: Переслушивать 2-
development
Интерактивный процесс написания текстов для вайб-маркетинга на основе Julian Shapiro framework. **Новые возможности (v2.0):** - Research & Gap Analysis (Perplexity → WebSearch fallback) - Scoring 0-5 вместо binary (Novelty + Resonance + Hook + Clarity) - AI-Slop Detection на всех этапах (10 типов patterns) - 3 варианта intro с self-scoring - Markdown export всех промежуточных результатов **Русские triggers:** "напиши пост по шапиро", "написать статью по фреймворку шапиро", "создай текст в стиле julian shapiro", "помоги написать контент по методу shapiro", "контент по julian shapiro фреймворку", "пост по julian shapiro", "напиши в стиле шапиро" **English triggers:** "write content using julian shapiro framework", "create post with shapiro method", "write article shapiro style", "help with julian shapiro writing" **Generic triggers:** "напиши статью", "помоги написать контент", "создай текст", "начать писать", "хочу написать пост", "нужна помощь с текстом", "write content", "write article", "создай контент", "придумай идею для статьи", or requests help with content creation process.
tools
# /tg-saved v2 — Telegram Saved Messages → Deep Analysis → Obsidian ## Назначение Скилл извлекает сообщения из Telegram "Избранное" (Saved Messages) за последние N дней, автоматически парсит контент всех ссылок в сообщениях (requests + BeautifulSoup, до 5000 символов на URL), затем для каждого сообщения запускает глубокий анализ через Claude CLI subprocess (модель Sonnet). Результат — подробная структурированная заметка в Obsidian `00-inbox/` с YAML frontmatter, секциями анализа, ссылками и ор
documentation
Делает LLM-выжимку из комментариев менеджеров об одном или нескольких подрядчиках. Используй этот скилл когда нужно понять что говорят менеджеры о конкретном подрядчике, или получить JSON с выжимкой для дальнейшей обработки.