[开源 Skills 推荐] skill-diet 给 Skill 减重：用评测保证「更瘦但不更差」

skill-diet 是一个管其他 skill 的 meta-skill：一边把臃肿 SKILL.md 压薄并校对工具是否过时，一边给后续每次改 skill 立规矩；瘦身版只有在「旧 skill / 新 skill / 无 skill」同任务评测里至少不输才会留下。作者 @nicopreme 测试在真实 skill 上可砍 70–80% token，且测出文档里已失效的命令。
https://github.com/nicobailon/skill-diet

Agent 每次用 skill 都会读完整 SKILL.md。常见冗余是：多数任务用不到的细节、模型本就会的常识、写给人看的说明、可用一条原则代替的长列表；教 CLI/API/SDK/MCP 的 skill 还会抄一份工具手册，工具一变就过期。让 agent「更新一下 skill」通常只会越写越长。

它做了两件事
· Put on a diet：重写、修与工具不符之处；只有评测过关才保留瘦版。
· Keep lean：之后每次增补都先过一套门槛，避免教训和代码变更把体积又养回来；相对上次 diet 大约涨 10% 就要再做一轮。

可以直接说：put the deploy skill on a diet / is this skill still accurate for the current CLI? / add this lesson to …。

分层：事实放在「刚好够用」的最低层
· skill description：每个场景一条触发，几乎每个会话
· SKILL.md：几乎每任务都要的规则，启用该 skill 时
· references/：少数任务才要的细节，点到该场景时
· 工具自带 help：flag、合法值、示例，选到那条命令时
· 工具回复 / 报错 / checker：正确名、修法、下一步，调用出错或猜错时

教工具的 skill 还多两步：精确字段名留在工具侧；机械错误优先靠更清晰报错、测试或 linter，而不是再写一段 prose。只用人工触发的 skill 可标 user-only，避免 description 每会话白占配额。

一次 diet 在做什么
测体积与典型任务加载量 →（若教工具）用运行或源码行证明 skill↔工具不一致；从 session log 找高频调用、只把高频写全；看 agent 是否真打开 skill，少打开则把规则下沉到工具报错；必要时裁自家工具 schema（schema 每请求都带）→ 砍模型已知与仅人类需要的文字 → 同任务跑旧 / 新 / 无 skill，瘦版不优于「随机波动可解释」就失败。命令优先写成 agent 会敲的 usage lines（作者给的相对代价：表 1.5×、TS 类型 1.6×、JSON Schema 2.8×、OpenAPI 4.7×）。

之后每次改 skill：停在第一个能处理的步骤
· 先修工具（报错 / check），别堆文。
· 新会话不写也会对，就别加。
· 改已有那一行，别另起一段。
· 放到仍「来得及」的最低层。
· 写规则不写故事（故事进 commit）。代码改了 skill 依赖的名字或行为，同一次变更里改 skill；commit 记前后体积。