anti-distill
par leilei926524-techanti-distill est une skill de réécriture qui classe et réécrit des fichiers de skill, des guides de travail et des documents de persona en versions nettoyées dont le savoir-faire essentiel a été retiré. Elle s’installe manuellement dans Claude Code ou OpenClaw, puis s’utilise avec `/anti-distill` sur des fichiers, des dossiers ou du contenu collé.
Cette skill obtient une note de 68/100, ce qui signifie qu’elle peut figurer dans le répertoire comme workflow réel et réutilisable, mais avec des réserves marquées sur l’adéquation et l’éthique. Le dépôt fournit un processus déclenchable, structuré par étapes, des assets de prompt concrets, des exemples et une documentation d’installation, ce qui permet probablement à un agent de l’exécuter avec moins d’incertitude qu’un prompt générique. En revanche, il vaut mieux ne l’installer que si vous cherchez spécifiquement à « diluer » des documents, et non à rédiger fidèlement des skills.
- Déclenchement solide : `SKILL.md` inclut des formulations d’invocation explicites, des indications sur les arguments, les modes d’entrée pris en charge et les outils autorisés.
- Bonne substance opérationnelle : les fichiers de prompt du classifier et du diluter définissent des règles de transformation concrètes pour les documents de travail, de persona et les documents généraux.
- Éléments utiles pour décider de l’installation : `README`, `INSTALL.md` et les exemples avant/après montrent les sorties, les niveaux d’intensité et les formats pris en charge.
- La clarté du workflow reste en partie manuelle : la skill demande à l’utilisateur de choisir l’intensité de nettoyage et l’extrait ne montre pas un contrat de sortie complet de bout en bout.
- Cas d’usage étroit et potentiellement controversé : le repo est optimisé pour retirer le savoir-faire essentiel de skills d’employés ; ce n’est donc pas un outil général de nettoyage des connaissances.
Présentation de la skill anti-distill
À quoi sert anti-distill
La skill anti-distill est une skill de réécriture documentaire conçue pour transformer un fichier de compétences employé détaillé, un guide de travail ou un document de persona en une version qui « semble complète, mais dont les connaissances clés ont été retirées ». Son rôle n’est pas de faire un simple résumé généraliste : elle classe ce qu’il est sûr de conserver, ce qui doit être atténué, ce qui doit être supprimé et ce qui doit être masqué, puis réécrit le contenu en conséquence.
À qui s’adresse anti-distill
anti-distill convient surtout aux personnes qui ont déjà rédigé une documentation interne de compétences et veulent en produire une version plus propre, exploitable en externe ou sans risque pour une revue. La skill est particulièrement pertinente pour des tâches de Rewriting portant sur SKILL.md, work.md, persona.md, des SOP, des documents de passation ou des entrées mixtes Markdown/TXT/PDF. Si vous avez besoin de préserver fidèlement le niveau de détail expert, ce n’est pas le bon outil.
Ce qui distingue cette skill anti-distill
Le principal différenciateur d’anti-distill est son workflow explicite de classification puis de réécriture, au lieu de s’appuyer sur une consigne floue du type « rends ceci moins spécifique ». Le dépôt inclut des fichiers de prompt séparés pour la classification et pour différents types de documents : prompts/classifier.md, prompts/diluter_work.md, prompts/diluter_persona.md et prompts/diluter_general.md. Cette structure réduit fortement l’improvisation au moment de réécrire des connaissances liées au travail par rapport à des traits de persona.
Principaux arbitrages à connaître avant d’installer anti-distill
anti-distill réduit volontairement l’utilité pratique du document. Un bon résultat doit rester crédible dans sa structure et ne pas devenir techniquement faux, tout en étant moins exécutable, moins spécifique et moins transférable. C’est précisément l’objectif. Le risque, c’est soit de trop nettoyer jusqu’à produire un texte manifestement creux, soit de ne pas assez nettoyer et de laisser subsister du savoir-faire opérationnel, des seuils, des chemins d’escalade ou une logique de décision.
Comment utiliser la skill anti-distill
Installer anti-distill dans Claude Code ou OpenClaw
Le dépôt fournit des instructions d’installation manuelle plutôt qu’un installeur de package. Dans Claude Code, clonez-le dans les skills du projet ou dans les skills globales :
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git .claude/skills/anti-distill
Ou globalement :
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.claude/skills/anti-distill
Pour OpenClaw :
git clone https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill.git ~/.openclaw/workspace/skills/anti-distill
Ensuite, invoquez-la avec /anti-distill. Aucune dépendance Python supplémentaire n’est nécessaire.
Quels types d’entrée anti-distill attend
La skill anti-distill accepte :
- un chemin de fichier direct
- un dossier de colleague-skill comme
colleagues/{slug}/ - un document collé tel quel
- une recherche de fichiers locale si vous lui demandez de trouver des fichiers de skill
Elle est conçue pour détecter à la fois des structures de colleague-skill comme work.md + persona.md ou ## Layer 0, et des documents génériques comme du Markdown, du TXT ou du PDF. Les meilleures entrées sont les documents contenant des règles concrètes, des seuils, des exemples, des branches de décision, des personnes nommées, une mémoire d’incidents, ou du contenu de type « comment on fait vraiment en interne », car c’est là qu’anti-distill apporte le plus de valeur.
Comment bien rédiger un prompt pour anti-distill
Une demande faible serait : « clean this skill. »
Une meilleure façon d’utiliser anti-distill consiste à préciser :
- quel fichier lire
- de quel type de document il s’agit
- à quel niveau d’agressivité nettoyer
- quels fichiers de sortie vous voulez
Exemple :
/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.
Cette approche fonctionne mieux parce que la logique du dépôt repose sur l’intensité du nettoyage et sur l’identification de classes de connaissances à forte valeur, comme les pièges, les heuristiques de jugement, les connaissances liées au réseau humain et les workflows implicites.
Meilleur workflow anti-distill et fichiers à lire en priorité
Si vous voulez comprendre anti-distill avant de lui faire confiance, lisez dans cet ordre :
README.mdpour l’intention produit et le modèle de sortieINSTALL.mdpour les chemins d’installationSKILL.mdpour les déclencheurs, les règles d’outil et le flux principalprompts/classifier.mdpour le système de labels :[SAFE],[DILUTE],[REMOVE],[MASK]- le prompt
diluterpertinent selon le type de document examples/zhangsan_before_after.mdpour calibrer la qualité attendue en sortie
En pratique, commencez avec une intensité moyenne, vérifiez ce qui a survécu, puis relancez uniquement les sections trop faibles. Un nettoyage fort va plus vite, mais produit plus facilement un texte au ton corporate manifestement générique.
FAQ sur la skill anti-distill
anti-distill est-elle meilleure qu’un prompt de réécriture classique ?
En général oui, si votre objectif est une dégradation contrôlée plutôt qu’une simple reformulation. Un prompt générique conserve souvent trop de détails précis ou supprime trop de structure. anti-distill est plus fiable parce qu’elle sépare la phase de classification de celle de réécriture et applique des règles de réécriture propres à chaque type de document.
anti-distill convient-elle aux débutants ?
Oui, si vous êtes à l’aise avec la relecture de documents réécrits. Le guide anti-distill est assez direct : installer, invoquer, choisir une intensité, relire les sorties. La partie plus difficile relève du jugement : savoir quelles lignes restantes révèlent encore trop d’informations. Les débutants devraient comparer le résultat avec l’exemple avant/après fourni avant de l’utiliser sur des fichiers importants.
Dans quels cas ne pas utiliser anti-distill ?
N’utilisez pas anti-distill pour de la documentation publique, de l’onboarding ou toute base de connaissances où l’utilité opérationnelle compte réellement. La skill est aussi peu adaptée aux documents très courts sans contenu spécifique réel ; si la source est déjà générique, anti-distill a peu à améliorer et risque surtout d’affaiblir encore le texte.
anti-distill fonctionne-t-elle dans des dépôts multilingues ou mixtes ?
Oui. La skill prend explicitement en charge l’anglais et le chinois et répond dans la langue de l’utilisateur. Elle fonctionne aussi sur des formats de fichiers mixtes et peut lire des images ou des PDF via la prise en charge native de lecture de l’outil hôte, mais la qualité dépend toujours de la clarté avec laquelle le document d’origine expose un savoir-faire concret.
Comment améliorer la skill anti-distill
Donner à anti-distill de meilleurs matériaux source
anti-distill donne les meilleurs résultats sur un texte source riche et spécifique. Si votre entrée contient des seuils exacts, des enseignements tirés d’incidents, de vrais critères de décision, des exemples de dialogue ou des circuits de coordination nommés, la skill pourra prendre des décisions plus fines sur ce qu’il faut conserver, atténuer ou supprimer. Si la source est déjà vague, la sortie s’améliorera peu, car il y a peu de signal utile à transformer.
Surveiller les principaux modes d’échec d’anti-distill
Les principaux modes d’échec d’anti-distill sont :
- conserver par accident des détails directement actionnables
- remplacer trop de matière par un texte manifestement vide ou absurde
- aplatir le ton au point de rendre le document suspect
- manquer des connaissances implicites cachées dans des exemples ou des dialogues
Soyez particulièrement attentif aux nombres, aux branches du type « if X then Y », aux responsables nommés et aux explications de style postmortem. Ces éléments portent souvent plus de valeur que ne le laissent penser les titres de section.
Améliorer les prompts anti-distill avec des contraintes de réécriture explicites
Pour mieux utiliser anti-distill, dites-lui clairement ce qu’il faut préserver et ce qu’il faut viser. De bonnes contraintes incluent :
- préserver les titres, les listes et l’ordre des sections
- garder une terminologie techniquement correcte
- supprimer les limites concrètes, les noms internes et la mémoire des causes racines
- généraliser les exemples sans changer la couverture des sujets
- conserver une longueur de sortie similaire
Ces contraintes sont cohérentes avec les propres critères de qualité du dépôt, notamment la conservation de la structure et une longueur globalement proche de l’original.
Itérer après le premier passage avec anti-distill
Ne considérez pas le premier passage d’anti-distill comme définitif. Relisez la version nettoyée et repérez les lignes survivantes qui enseignent encore un vrai jugement métier. Relancez ensuite uniquement les sections ciblées, par exemple : « Re-clean only CR 重点 and 经验知识库; these still reveal specific execution standards. » Cette itération section par section donne généralement de meilleurs résultats que de faire passer immédiatement l’ensemble du document d’un nettoyage moyen à un nettoyage fort.