anti-distill

Visión general de anti-distill skill

Qué hace anti-distill skill

La anti-distill skill es una habilidad de reescritura documental pensada para convertir un archivo detallado de habilidades de un empleado, una guía de trabajo o un documento de persona en una versión que “parece completa, pero con el conocimiento central retirado”. Su función práctica no es resumir en general; clasifica qué es seguro conservar, qué conviene diluir, qué debe eliminarse y qué hay que enmascarar, y luego reescribe en consecuencia.

Quién debería usar anti-distill skill

anti-distill skill encaja mejor con personas que ya han redactado documentación interna de habilidades y necesitan una versión más limpia para uso externo o segura para revisión. Es especialmente útil en tareas de reescritura de SKILL.md, work.md, persona.md, SOPs, documentos de handoff o entradas mixtas en Markdown/TXT/PDF. Si lo que necesitas es conservar fielmente el detalle experto, esta no es la herramienta adecuada.

Qué diferencia a esta anti-distill skill

Su principal diferencia es que anti-distill skill sigue un flujo explícito de clasificación y reescritura, en lugar de depender de una instrucción difusa tipo “haz esto menos específico”. El repositorio incluye archivos de prompt separados para clasificar y para distintos tipos de documento: prompts/classifier.md, prompts/diluter_work.md, prompts/diluter_persona.md y prompts/diluter_general.md. Esa estructura reduce la improvisación al reescribir conocimiento de trabajo frente a rasgos de persona.

Tradeoffs clave antes de instalarla

anti-distill skill reduce la utilidad de forma intencional. Un buen resultado debería seguir siendo estructuralmente creíble y técnicamente no incorrecto, pero volverse menos ejecutable, menos específico y menos transferible. Ese es justamente el objetivo. El riesgo está en pasarse de limpieza y acabar con texto de relleno evidente, o quedarse corto y dejar intactos know-how operativo, umbrales, rutas de escalado o lógica de decisión.

Cómo usar anti-distill skill

Instalar anti-distill skill en Claude Code o OpenClaw

El repositorio ofrece instrucciones de instalación manual, no un instalador empaquetado. En Claude Code, clónalo en las skills del proyecto o en las globales:

mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git .claude/skills/anti-distill

O de forma global:

git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.claude/skills/anti-distill

Para OpenClaw:

git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.openclaw/workspace/skills/anti-distill

Después, ejecútala con /anti-distill. No requiere dependencias adicionales de Python.

Qué entrada necesita anti-distill skill

La anti-distill skill acepta:

• una ruta de archivo directa
• una carpeta de colleague-skill como colleagues/{slug}/
• contenido de documento pegado
• búsqueda local de archivos cuando le pides localizar skill files

Está diseñada para detectar tanto patrones de colleague-skill como work.md + persona.md o ## Layer 0, como documentos genéricos en Markdown, TXT o PDF. Las mejores entradas son documentos con reglas concretas, umbrales, ejemplos, ramas de decisión, personas identificadas, memoria de incidentes o contenido de “así es como realmente lo hacemos”, porque ahí es donde anti-distill skill aporta más valor.

Cómo redactar buenos prompts para anti-distill skill

Una petición floja sería: “clean this skill.”

Un prompt más sólido para usar anti-distill skill incluye:

• qué archivo debe leer
• qué tipo de documento es
• qué nivel de agresividad quieres
• qué archivos de salida esperas

Ejemplo:
/anti-distill Read colleagues/zhangsan/. This is a colleague-skill with work and persona content. Use medium cleaning. Keep structure and formatting, but remove concrete thresholds, troubleshooting memory, escalation shortcuts, and highly distinctive behavior cues. Generate a cleaned version plus a private backup of removed knowledge.

Esto funciona mejor porque la lógica del repositorio gira en torno a la intensidad de limpieza y a la identificación de clases de conocimiento valiosas, como pitfalls, heurísticas de juicio, conocimiento de redes humanas y workflows ocultos.

Mejor flujo de trabajo y archivos que conviene leer primero

Si quieres entender anti-distill skill antes de confiar en ella, lee en este orden:

1. README.md para entender la intención del producto y el modelo de salida
2. INSTALL.md para las rutas de instalación
3. SKILL.md para triggers, reglas de herramientas y flujo principal
4. prompts/classifier.md para el sistema de etiquetas: [SAFE], [DILUTE], [REMOVE], [MASK]
5. el prompt de dilución correspondiente según el tipo de documento
6. examples/zhangsan_before_after.md para calibrar la calidad de salida

En la práctica, empieza con intensidad media, revisa qué información sobrevivió y luego vuelve a ejecutar solo las secciones débiles. La limpieza intensa es más rápida, pero también tiene más probabilidades de generar relleno corporativo demasiado obvio.

Preguntas frecuentes sobre anti-distill skill

¿anti-distill skill es mejor que un prompt normal de reescritura?

Por lo general, sí, si tu objetivo es una degradación controlada y no una simple paráfrasis. Un prompt genérico suele conservar demasiados detalles o borrar demasiada estructura. anti-distill skill resulta más fiable porque separa la clasificación de la reescritura y aplica reglas de reescritura específicas según el tipo de documento.

¿anti-distill skill es adecuada para principiantes?

Sí, siempre que te sientas cómodo revisando documentos reescritos. La guía de anti-distill skill es directa: instalar, invocar, elegir intensidad y revisar resultados. La parte más difícil es el criterio: saber qué líneas que sobreviven siguen revelando demasiado. Si eres principiante, conviene comparar la salida con el ejemplo de antes/después incluido antes de usarla en archivos importantes.

¿Cuándo no deberías usar anti-distill skill?

No uses anti-distill skill para documentación pública, onboarding ni ninguna base de conocimiento donde la utilidad operativa importe. Tampoco encaja bien con documentos muy pequeños sin detalles reales; si la fuente ya es genérica, anti-distill skill tiene poco que mejorar y puede limitarse a debilitarla aún más.

¿anti-distill skill sirve para repositorios multilingües y mixtos?

Sí. La skill indica de forma explícita que admite inglés y chino, y responde en el idioma del usuario. También funciona con formatos de archivo mixtos y puede leer imágenes o PDFs mediante el soporte de lectura nativo de la herramienta host, pero la calidad sigue dependiendo de lo claramente que el documento original exponga know-how concreto.

Cómo mejorar anti-distill skill

Dale a anti-distill skill mejor material de origen

anti-distill skill rinde mejor con texto fuente rico y específico. Si tu entrada incluye umbrales exactos, aprendizajes de incidentes, criterios reales de decisión, diálogo de ejemplo o rutas de coordinación con nombres concretos, la skill podrá tomar decisiones más precisas sobre qué conservar, diluir o eliminar. Si la fuente ya es vaga, la salida mejorará poco porque hay poca señal útil que transformar.

Vigila los principales modos de fallo

Los fallos más comunes de anti-distill skill son:

• conservar por accidente detalles accionables
• sustituir demasiado contenido por obviedades sin valor
• aplanar tanto la voz que el documento resulte sospechoso
• pasar por alto conocimiento oculto dentro de ejemplos o diálogos

Presta especial atención a números, ramas del tipo “if X then Y”, responsables con nombre y explicaciones de estilo postmortem. A menudo contienen más valor del que sugieren los títulos de sección.

Mejora los prompts con restricciones explícitas de reescritura

Para usar mejor anti-distill skill, indícale qué debe conservar y qué debe atacar. Algunas restricciones útiles son:

• conservar headings, listas y orden de secciones
• mantener la terminología técnicamente correcta
• eliminar límites concretos, nombres internos y memoria de causas raíz
• generalizar ejemplos sin cambiar la cobertura temática
• mantener una longitud de salida similar

Estas restricciones encajan con los propios criterios de calidad del repositorio, como conservar la estructura y una longitud aproximadamente parecida.

Itera después de la primera pasada

No trates la primera ejecución de anti-distill skill como definitiva. Revisa la versión limpia y marca las líneas supervivientes que todavía enseñan criterio real. Luego vuelve a ejecutar secciones concretas, por ejemplo: “Re-clean only CR 重点 and 经验知识库; these still reveal specific execution standards.” Esta iteración por secciones suele dar mejores resultados que cambiar de golpe todo el documento de limpieza media a limpieza intensa.