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flowboost

生成 FlowBoost 的可分享技能包,清理内部文件并输出适合发布的 SKILL.md/ZIP 结构。
生成 FlowBoost 的可分享技能包,清理内部文件并输出适合发布的 SKILL.md/ZIP 结构。
heartflow
未分类 community v1.0.0 1 版本 100000 Key: 无需
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概述

FlowBoost 分享打包器

将 FlowBoost 插件整理为可分享的 skill 包。目标不是保留完整开发仓库,而是生成一个适合上传、转发和复用的最小可用技能包。

When to Use

  • 用户要把 FlowBoost 分享给别人
  • 用户要把 FlowBoost 打包成 skill/ZIP
  • 用户希望把插件改写成更标准的公开技能
  • 需要移除内部实现、缓存、日志、私有文件后再发布

When NOT to Use

  • 只是本地继续开发 FlowBoost
  • 需要保留完整仓库历史或调试信息
  • 用户只想做一次性的临时压缩

Quick Start

  1. 找到 FlowBoost 的真实源目录
  2. 提取对外可见的技能说明
  3. 保留最小发布集:SKILL.md、必要的 references/、必要脚本
  4. 删除内部文件、缓存、日志、测试工件
  5. 重新打包并检查文件数与大小

发布原则

1. 保留什么

优先保留:

  • SKILL.md
  • 少量必要的 scripts/
  • 少量必要的 references/
  • 发布所需的 README(若平台允许)

2. 删除什么

应删除或不打包:

  • .git/
  • __pycache__/
  • .pyc
  • 日志、缓存、临时输出
  • 个人备注、对话记录、内部 identity 文档
  • 无关历史版本和备份

3. 结构要求

技能包应遵循渐进式披露:

  • 顶层 SKILL.md 说明用途和启动方式
  • 复杂细节放入 references/
  • 具体流程放入 scripts/workflows/

标准化写法

建议将 FlowBoost 技能描述成“终端输出优化器”而非内部插件实现细节。这样更利于分享和复用。

推荐能力描述

  • 压缩重复输出
  • 合并相似日志
  • 提取错误上下文
  • 智能截断大输出
  • 保留关键诊断信息

推荐触发场景

  • 构建日志过长
  • 重复警告/错误过多
  • 命令行输出爆炸
  • 需要节省 token 和阅读成本

打包检查

发布前至少检查:

  • 文件数是否控制在平台限制内
  • ZIP 大小是否符合要求
  • 是否包含 SKILL.md
  • 是否混入私有文件或缓存
  • 是否删除了调试产物

交付建议

如果用户要分享给别人,优先输出两份内容:

  1. 可读版 SKILL.md:用于展示和复用
  2. 可上传 ZIP:用于技能市场或直接分发

安全提示

不要把以下内容放入分享包:

  • API key
  • 内部日志
  • 私人记忆
  • 个人配置文件
  • 未脱敏的测试样本

输出风格

尽量把技能写成可直接理解、可直接部署的模块,而不是开发备忘录。

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 我现在没法精确看到“启动前/启动后”的 tokenizer 计数差,因为当前环境只会看到最终处理后的消息,不直接暴露原始输出长度和模型内部计费 token。 但可以给你一个可验证的近似结论: 短消息:几乎 0 节省 因为 FlowBoost 只在大输出超过阈值时才介入,短消息基本原样通过。 大日志/重复输出:通常可省 80%–98% 尤其是: 重复行很多 仅编号/路径不同 编译警告、堆栈、批量扫描结果 结合你刚才的场景 你连续刷了很多“启动FlowBoost”,这种消息本身很短,FlowBoost 基本不会带来明显 token 节省,因为没到激活阈值。 如果你要“量化验证” 我可以帮你做一个可重复的对比测试: 发送一段 >3000 字符 的重复日志 记录: 未启用/关闭 FlowBoost 时的输出长度 启用 FlowBoost 时的输出长度 用下面公式估算节省: \[ 节省率 = 1 - \frac{处理后字符数}{原始字符数} \] 如果你愿意,我现在就能帮你构造一段安全的测试日志,直接测出节省比例。 当前
    2026-04-29 23:33 安全 安全

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