SuperAPI AI 工具集

bmad-distillator

智能体与模型

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更新于 10-15 19:57

技能介绍

用途:把任意源文档集合压缩成单个高密度文档(或按语义拆分的一组文档),供下游 LLM 工作流作为唯一上下文输入,且不丢失信息。这是压缩任务而非摘要任务:摘要是有损的,distillate 是面向 LLM 消费的无损压缩。

主要能力:输入支持一个或多个文件路径、文件夹路径或 glob 模式;可选 downstream_consumer 用于判断信号与噪声(省略则保留全部);可选 token_budget 作为目标大小,超出时触发语义拆分;可选 output_path,省略时保存到主源文档旁并加 -distillate.md 后缀;--validate 标志可在生成后执行往返重建测试。

使用方式:分四个阶段。阶段 1 分析:运行 scripts/analyze_sources.py --help 后再以源路径运行,用其路由建议与分组输出驱动阶段 2,不要自行阅读源文档。阶段 2 压缩:单模式(≤3 文件、≤15K 估算 token)启动一个子代理 agents/distillate-compressor.md;扇出模式按分组各启动一个压缩子代理,再启动最终合并压缩子代理做跨组去重、主题重组与最终压缩。若无法启动子代理,则直接按相同指令处理。阶段 3 校验与输出:用压缩器返回的标题与命名实体做完整性检查(最多 2 次定向修复),检查格式(仅项目符号、无装饰格式、无重复、每条自包含、主题用 ## 标题分隔),按大小决定单文件或拆分文件夹(含 _index.md 与各分节文件),再用脚本测量 token 并返回结构化 JSON 结果。阶段 4 往返验证(仅 --validate):用 agents/round-trip-reconstructor.md 仅凭 distillate 重建源文档,做语义 diff,生成 -validation-report.md,报告缺口与幻觉,最后删除临时重建文件。

适用场景:为 PRD 创建、架构设计等下游工作流准备上下文;对信息丢失不可接受的关键文档做质量门禁。

限制:往返验证会显著增加 token 成本,不适合日常使用,且需要子代理支持,否则无法由主代理执行;修复最多 2 次;具体安装命令与平台支持资料暂未提供。