prompt-token-efficiency

โดย github

เขียนคำสั่งใหม่ให้ใช้โทเค็นน้อยที่สุด มีความชัดเจนสูงสุด และลดความคลุมเครือสำหรับการใช้งาน LLM

npx skills add https://github.com/github/gh-aw --skill prompt-token-efficiency

Prompt Token Efficiency

Use this skill to compress prompts while preserving intent and output quality.

Goals

  1. Minimize token count
  2. Maximize clarity
  3. Minimize ambiguity
  4. Optimize for LLM execution, not human prose style

Core Rules

  • Keep only task-critical information.
  • Remove pleasantries, repetition, and narrative framing.
  • Prefer short, concrete instructions over descriptive paragraphs.
  • Use explicit constraints and output format requirements.
  • Use stable terminology (one term per concept).
  • Replace vague words (appropriate, some, better) with measurable criteria.
  • Put required context before optional context.
  • Avoid conflicting instructions.

Prose Compression Pattern

Rewrite prose to be direct and compact:

  1. Start with the objective in one short sentence.
  2. Keep only facts needed to complete the task.
  3. Replace long qualifiers with concrete limits.
  4. Remove filler words that do not change behavior.
  5. End with explicit success criteria.

LLM-Optimized Writing Style

  • Use imperative statements.
  • Prefer bullets over long prose.
  • Keep each instruction atomic.
  • Avoid examples unless needed to prevent failure.
  • If examples are required, include one minimal example.

Ambiguity Checks

Before finalizing a prompt, verify:

  • Any undefined noun is resolved.
  • Any pronoun has a clear antecedent.
  • Scope limits are explicit (time range, file range, quantity limits).
  • Success criteria are testable.
  • Output format is unambiguous.

Prose Rewrite Checks

When rewriting, ensure the final prompt:

  • Uses fewer words than the original.
  • Preserves all required constraints.
  • Uses concrete nouns instead of pronouns where possible.
  • Avoids optional wording unless options are actually allowed.
  • States required output and any length bound in plain language.

Skills เพิ่มเติมจาก github

debugging-workflows
github
คู่มือการดีบัก GitHub Agentic Workflows - การวิเคราะห์ล็อก การตรวจสอบการรัน และการแก้ไขปัญหา
go-codemod
github
ใช้และทดสอบการปรับเปลี่ยนโค้ด Go สำหรับคำสั่ง gh aw fix
acreadiness-policy
github
ช่วยผู้ใช้เลือก เขียน หรือใช้ AgentRC policy นโยบายปรับแต่งการให้คะแนนความพร้อมโดยปิดการตรวจสอบที่ไม่เกี่ยวข้อง เปลี่ยนระดับผลกระทบ/ระดับ การตั้งค่า…
ai-ready
github
ทำให้ repo ใดๆ พร้อมสำหรับ AI — วิเคราะห์โค้ดเบสของคุณและสร้าง AGENTS.md, copilot-instructions.md, ขั้นตอนการทำงาน CI, เทมเพลต issue และอื่นๆ ขุดรีวิว PR ของคุณ…
create-oo-component-documentation
github
สร้างเอกสารประกอบที่ครอบคลุมและเป็นมาตรฐานสำหรับคอมโพเนนต์เชิงวัตถุตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมและมาตรฐานเอกสารทางสถาปัตยกรรม
dependabot
github
Dependabot เป็นเครื่องมือจัดการ dependencies ในตัวของ GitHub ที่มีความสามารถหลักสามประการ:
doublecheck
github
ไปป์ไลน์การตรวจสอบสามชั้นสำหรับผลลัพธ์ของ AI แยกข้อความที่สามารถตรวจสอบได้ ค้นหาแหล่งข้อมูลที่สนับสนุนหรือขัดแย้งผ่านการค้นหาเว็บ ดำเนินการตรวจสอบเชิงโต้แย้ง…
foundry-agent-sync
github
สร้างและซิงโครไนซ์เอเจนต์ AI ที่ใช้พรอมพ์โดยตรงภายใน Azure AI Foundry ผ่าน REST API จากไฟล์ JSON ในเครื่อง ซึ่งแตกต่างจากสกิลโครงสร้างพื้นฐานที่ทำได้เพียง...