Tldr This

tldr-this — 超长内容中文 TL;DR 压缩

把任意长内容压成"一句话 TL;DR + 3-7 条关键点 + 按类型补充分析", 不用再盯着几千行慢慢读,直接抓主干、看要害。

何时触发

• 用户说"帮我总结这个"、"太长了 tldr"、"简单说一下这个"
• 用户输入 /tldr-this
• 用户说"这个 PR 改了什么"、"这篇文章说了什么"、"给我看看这个文档的重点"
• 用户粘贴了大段文本/代码/diff,问"能不能简短说明"

工作流

1. 识别输入类型

根据内容特征判断属于哪类,允许混合(如"PR 描述 + diff"):

| 类型标识 | 判断特征 | | --- | --- | | 代码文件 | 含函数/类定义、import 语句、缩进代码块、文件路径 | | PR / diff | diff --git、+++ b/、--- a/、GitHub PR URL、@@ -N,N @@ | | 长文档 / 文章 | 有章节标题、段落行文、prose 风格的正文 | | 粘贴文本 | 邮件、会议纪要、聊天记录、设计方案等无固定格式文本 | | URL | 用户给了一个链接 → 先尝试读取页面内容,再按上面类型处理 |

若无法确定类型,按"粘贴文本"兜底处理,不追问。

2. 产出固定结构

所有类型都输出

1. 一句话 TL;DR:浓缩为一句话,体现核心主旨或结论;不超过 50 字。
2. 关键点:3-7 条 bullet,每条独立成立,优先级高的在前。

• 保留关键数字、百分比、时间节点、版本号、API 名称等
• 不堆细节,每条 bullet 只说一件事

按类型补充分析

• 代码文件:
• 它做什么(用一句话描述模块/文件的职责)
• 主要入口(关键函数/类/exported symbol)
• 注意点(副作用、并发风险、依赖约束、TODO/FIXME 等)

• PR / diff:
• 改了什么(逻辑变更,不是文件列表)
• 影响面(哪些模块/接口/数据库/API 受影响)
• 风险(破坏性变更、兼容性、测试覆盖、需要关注的边界情况)

• 长文档 / 文章 / 粘贴文本:
• 核心结论(文档得出的判断或建议)
• 待办(文中明确提出的 action item、决策点或 open question)

3. 控制长度

• TL;DR 不超过 50 字
• 关键点每条不超过 40 字
• 补充分析每项不超过 3 条,每条不超过 40 字
• 整体产出应远短于原文;不是"换个说法把全文重复一遍"

输出模板

代码文件

**TL;DR**

**关键点**
- 
- 
- ...（3-7 条）

**代码分析**
- 职责：
- 主要入口：`` / `` — 
- 注意点：

PR / diff

**TL;DR**

**关键点**
- 
- 
- ...（3-7 条）

**PR 分析**
- 改了什么：
- 影响面：
- 风险：

长文档 / 文章 / 粘贴文本

**TL;DR**

**关键点**
- 
- 
- ...（3-7 条）

**文档分析**
- 核心结论：
- 待办 / 开放问题：

硬规则

1. 忠于原文,不臆造:关键点和 TL;DR 必须有原文依据,不编造原文没说的结论。
2. 不夸大:原文说"可能提升性能"不能写成"大幅提升性能"。
3. 读不到的部分如实说明:若内容被截断、含二进制、URL 无法访问,在对应位置标注 "（内容不可读/截断,仅基于可见部分分析）",不臆造。
4. 保留关键标识:数字、百分比、版本号、API 名、函数名、专有名词必须原样保留;代码标识符用反引号包裹。
5. 产出中文:prose 部分用中文;代码标识符、英文专有名词(如 WebSocket、JWT、Kubernetes)保留英文。
6. 可指出矛盾或可疑处:若原文自相矛盾、数字前后不一致、逻辑跳跃明显,在关键点或补充分析里用"⚠️ 原文存在..."的形式标出;不替原文"修复"矛盾。
7. 不做任何写操作:只读内容、只产出分析;不修改文件、不执行命令、不推送代码。
8. URL 处理:若用户给的是 URL,先尝试用 WebFetch 读取页面内容;若读取失败,告知用户"URL 无法访问,请直接粘贴内容"。

边界

• 适用所有文本格式;二进制文件、加密内容无法解读,如实说明。
• 不替代 code review(只给 TL;DR,不逐行审查 bug)——深度审查请用 /code-review。
• 不替代需求分析——将讨论转成 spec 请用 slack-to-spec。
• 极短内容(< 200 字)也能处理,但会说明"原文已较短,直接给出要点"。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: YuAICode
• Source: YuAICode/ai-skills
• License: MIT

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