Разъяснение о компактизации контента для LLM
Смысл - перевод текста с обычного человеческого языка в блок текста, который LLM понимает ~так же хорошо, но который жрёт меньше токенов.
- Пример компактизованного паттерна (одного из) скилла Pattern Language as Agent Skill - 3396 байт
- Тот же паттерн в полном виде - 7211 байт
- Скилл episteme-compaction для преобразования первого во второе и обратно
Примечания.
1. Чисто для понимания LLM-ами компактизованного материала скилл не нужен, LLM уровня Qwen 3.8 27B норм справляется без доп. указаний.
2. Компактизация текста уместна в любых кейсах, где пишем текст для дальнейшего потребления LLM один раз, а читаем/используем много раз (например скилл или долговременная память какая-нибудь).
Смысл - перевод текста с обычного человеческого языка в блок текста, который LLM понимает ~так же хорошо, но который жрёт меньше токенов.
- Пример компактизованного паттерна (одного из) скилла Pattern Language as Agent Skill - 3396 байт
- Тот же паттерн в полном виде - 7211 байт
- Скилл episteme-compaction для преобразования первого во второе и обратно
Примечания.
1. Чисто для понимания LLM-ами компактизованного материала скилл не нужен, LLM уровня Qwen 3.8 27B норм справляется без доп. указаний.
2. Компактизация текста уместна в любых кейсах, где пишем текст для дальнейшего потребления LLM один раз, а читаем/используем много раз (например скилл или долговременная память какая-нибудь).