claude-md-progressive-disclosurer

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解读按原文结构重写,命令、链接、术语均保留;右侧可核对作者原始 SKILL.md

方法与流程

  • Step 1: 备份:原文以此为独立章节。
  • Step 2: 内容分类:分三阶段。先测量,再分诊,再分层——跳过测量会把力气花在小头上,跳过分诊会把噪音忠实搬进 Level 2,把 reference 变垃圾场。 2.0 热点测量(先于一切提案——性能优化的第一课) 先量化,后动手;按贡献度排序,先打最大的。 优化提案落在 3% 的小头上、而 70% 的热点在旁边没人动,是本 skill 实战里被用户当场打断的真实失败(案例 19:一份 168KB 的全局 CLAUDE.md 占每 session 启动上下文…
  • Step 3: 创建 Reference 文件:命名:docs/references/{主题}-sop.md 铁律:原样移动,禁止压缩 移动内容到 Level 2 时,必须完整保留原始内容。不要在移动的同时"顺便精简"。

适用与边界

  • 当前原文没有单列适用场景。
  • 当前原文没有单列不适用场景或限制。

原文中的明确线索

  • 要点:「目标是最大化信息效率、可读性、可维护性。」、「不设为硬目标」、「行数不是 KPI」、「禁作优化目标 / 成功指标」、「单一信息源」、「认知相关性」、「维护一致性」、「可作诊断症状」
  • 文件与命令aliyun ....tfWrite.pyhookSpecificOutput~/.claude/rules/.claude/rules/paths:

流狐整理:以上内容来自当前 SKILL.md 的章节与原词;未补写作者没有声明的工具、兼容性或能力。

流狐档案 作者与许可取自来源;运行、权限和网络为流狐检测或估算
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通用
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作者 / 版本 / 许可
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中等消耗
流狐接入估算
需简单配置
是否需要外部 API Key
未发现要求
检测到的系统要求
macOS · Linux
底层运行要求
Python
检测到的文件与系统行为
  • 只读
  • 允许写入 / 修改
  • Shell 执行
  • 读取环境变量
检测到的网络行为
仅限本地
安装命令数
无(仅作为资料)

档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。

需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。

输出预览 claude-md-progressive-disclosurer.preview
作者没有在当前 SKILL.md 中定义固定输出样例。

讨论

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