前言¶
在 Cursor、Claude Code 等环境里，长对话和冗长回答会快速吃掉上下文窗口和计费 Token。常见做法是手动要求「简短一点」，但模型仍容易保留客套话和重复解释。若你主要用中文模型（豆包、DeepSeek、千问等），又希望在不牺牲技术准确性的前提下明显缩短回复，可以看一下 SkillHub 上的社区 Skill「古代人」。
这是什么¶
「古代人」是 SkillHub 坐标 @user_3a8d4fb8/ancientman-cn 下的 ai-agent 类 Skill，当前版本 1.0.1，来源为 community，发布者为 user_3a8d4fb8（SkillHub 页面标注作者为 GARYLOOOOP）。标签 requires_api_key=false，安装后不需要额外 API Key。
一句话定位：中文超压缩通信模式——让 Agent 像「古代人」一样简洁作答，官方简介称可将令牌使用量减少约 75%，同时保持完整技术准确性；并针对中文大模型语言特点做了适配。
官方页面：
- SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_3a8d4fb8/ancientman-cn
- API 元数据：https://api.skillhub.cn/user_3a8d4fb8/ancientman-cn
核心功能¶
以下能力均来自官方简介与 SkillHub 页面，未单独核实基准测试方法。
-
超压缩中文回复
引导模型用更短的中文表达技术内容，目标是在准确度不降的前提下显著减少输出 Token。 -
中文模型适配
说明中写明针对豆包、DeepSeek、千问等中文大模型优化，并适配不同模型的表达风格。 -
古风小生模式
在压缩场景下可使用文言文进行古典风格通信（与日常压缩模式并列，见触发词）。 -
会话内触发
无需改代码即可在对话里切换压缩行为，触发词见下文「典型用法」。
安装与启用¶
Skill 基于通用 SKILL.md 格式。SkillHub 推荐两种方式：
方式一：让当前 Agent 按官方安装文档操作
把下面意图发给 Agent（与 SkillHub 页面一致）：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_3a8d4fb8/ancientman-cn`。
方式二：本机已安装 SkillHub CLI
先确认 CLI 是否可用：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 安装文档 执行推荐的一键安装；仅 CLI 时加 --cli-only。
安装本 Skill 时，必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不会被识别：
skillhub install user_3a8d4fb8/ancientman-cn --dir <你的 skills 目录>
常用路径（摘自 SkillHub 安装文档，按你实际使用的客户端选择）：
| 客户端 | skills 目录示例 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
装好后按各自客户端规则刷新或重启 Agent，使 Skill 被加载。官方未单独列出 Cursor / Codex / Claude Code 的差异配置项，三者差异主要体现在 skills 目录路径 上。
典型用法¶
安装并启用后，在对话中用官方列出的触发词即可进入对应模式，例如：
- 日常压缩：
古代人模式、原始人模式、少用点token、简洁点、压缩模式、/ancientman、古代人、原始人 - 仅压缩、更激进：
极致模式（仅压缩） - 文言文古典压缩：
古风小生模式、文言文（仅压缩）
示例（可复制到 Agent 对话）：
古代人模式。接下来帮我 review 这段 Go 错误处理，只给问题和改法，不要铺垫。
或：
古风小生模式（仅压缩）。简述 Kubernetes Pod 与 Deployment 之别。
具体压缩幅度取决于模型、任务和上下文；官方给出的「约 75%」为简介中的目标描述，使用前宜在你自己的模型与任务上自行对比 Token 或字数。
适用场景与注意¶
适合谁
- 中文为主、长会话里 Agent 回答偏长的开发者。
- 已在使用 SkillHub / 支持 SKILL.md 的 Agent，希望用规则约束输出长度而非每次手写 prompt。
- 需要技术结论完整、但希望减少寒暄和重复说明的场景。
限制与注意
- 压缩不等于省略关键信息：复杂方案、合规说明等仍可能变长；「极致模式」更偏长度，需自行判断是否影响可读性。
- 古风小生 / 文言文：适合明确接受古典表述的交互；技术协作默认可先用日常压缩触发词。
- 数据以 SkillHub 为准：截至资料抓取时，评分为 100000，下载 1324，安装 14；与页面更新不同步时以 SkillHub 详情页 为准。
- 未要求 API Key，但 Token 统计与计费仍由你所用模型与平台决定，Skill 本身不替代用量监控。
结尾¶
「古代人」把「少说废话、保留技术准确」写进 Skill 规则，并针对中文大模型做了触发词与古风压缩子模式。若你正在为中文 Agent 对话的 Token 成本或上下文长度发愁，可先按上文安装 @user_3a8d4fb8/ancientman-cn，用触发词试一轮真实任务，再决定是否长期挂在 skills 目录里。
官方入口：https://www.skillhub.cn/skills/user_3a8d4fb8/ancientman-cn
