sandeco-token-reduce-ollama

sandeco-token-reduce-ollama

Comprime texto reescrevendo generativamente com um modelo Ollama local. Diferente do LLMLingua-2 (que classifica token a token com BERT/XLM-RoBERTa), aqui um LLM generativo reescreve o texto de forma mais concisa preservando o significado.

Default: qwen3:8b (5 GB, 40K de contexto, PT-BR forte).

Diferencas para a skill sandeco-token-reduce

Estrutura

sandeco-token-reduce-ollama/
├── SKILL.md          ← este arquivo
├── scripts/
│   ├── setup.py      ← inicializacao (cria .venv, instala libs, puxa modelo Ollama)
│   └── compress.py   ← compressao via Ollama (requer init)
└── .venv/            ← criado pelo setup.py (NAO distribuir)

IMPORTANTE: Pre-requisito Ollama

Esta skill assume que o usuario ja tem o Ollama instalado (https://ollama.com/download) e rodando (ollama serve). Esta e a unica instalacao manual exigida — o resto (venv, pacotes Python, download do modelo) e automatico na primeira chamada.

Se o daemon do Ollama nao estiver ativo no momento da compressao, o compress.py aborta com uma mensagem clara explicando como subir o Ollama.

Auto-configuracao (self-bootstrap)

A skill se configura sozinha na primeira chamada de compressao. Voce nao precisa rodar setup.py manualmente — basta invocar compress.py com o Python do sistema:

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --text "..." --rate 0.4

O que acontece na primeira execucao:

1. compress.py detecta que o .venv nao existe
2. Roda setup.py automaticamente (cria venv, instala pacotes, puxa o modelo)
3. Re-executa a si mesmo com o Python do venv
4. Faz a compressao

Nas chamadas seguintes, o passo 1-3 e pulado (venv ja existe).

Quando o usuario pedir para "inicializar", "configurar" ou "init" a skill:

Voce pode rodar setup.py diretamente com python "<skill-dir>/scripts/setup.py" — util se o aluno quer pre-baixar o modelo antes da primeira compressao (ex: rodando em casa com rede boa antes de ir para a aula). O setup e idempotente.

Como comprimir

Sempre invoque compress.py com o Python do sistema (nao com o do venv). O proprio script faz o re-exec para o venv quando necessario:

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" [opcoes]

Isso simplifica para alunos e compartilhamento: nao precisam saber onde esta o Python do venv.

So comprimir (texto direto)

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --text "texto longo aqui" --rate 0.4

Comprimir a partir de arquivo

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file caminho/para/arquivo.txt --rate 0.4

Comprimir um PDF (extrai para markdown primeiro)

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file documento.pdf --rate 0.4

Quando o arquivo termina em .pdf, o script:

1. Extrai o PDF para markdown usando pymupdf4llm (headers, listas, tabelas, links)
2. Salva o markdown em documento.md ao lado do PDF (sempre — e o artefato intermediario)
3. Comprime o markdown com Ollama
4. Retorna as metricas de todas as etapas: paginas, caracteres do markdown, tokens originais, tokens comprimidos, razao

Se voce so quer o markdown sem comprimir muito, use --rate 0.9.

Comprimir e salvar resultado em arquivo

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file entrada.txt --rate 0.4 --output comprimido.txt

Comprimir e enviar ao Claude com uma pergunta

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file entrada.txt --rate 0.4 --ask "Resuma este texto"

Trocar o modelo Ollama

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file entrada.txt --rate 0.4 --ollama-model qwen3:14b

Saida JSON (para consumo programatico)

python "<skill-dir>/scripts/compress.py" --file entrada.txt --rate 0.4 --json

Parametros do compress.py

Guia de taxas de compressao

• 0.5 — Compressao leve, maxima fidelidade
• 0.4 — Equilibrio padrao (recomendado)
• 0.33 — Compressao moderada
• 0.2 — Compressao agressiva (LLM pode nao atingir 20% — dependendo do texto, tende a parar em ~30% porque reescrever tao curto vira resumo extremo)

Quando o usuario nao especificar, use 0.4.

Importante: compressao generativa via LLM e APROXIMADA. O modelo tenta atingir a taxa, mas varia por texto. Sempre mostre a taxa efetiva atingida nas metricas.

Formato da saida JSON

{
  "compression": {
    "compressed_prompt": "texto comprimido...",
    "origin_tokens": 312,
    "compressed_tokens": 124,
    "ratio": 2.52,
    "saving": 188,
    "rate_requested": 0.4,
    "model": "qwen3:8b"
  },
  "pdf": {
    "source_pdf": "/caminho/para/doc.pdf",
    "pages": 12,
    "markdown_path": "/caminho/para/doc.md",
    "markdown_chars": 24580
  },
  "claude": {
    "answer": "resposta do Claude...",
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "input_tokens": 150,
    "output_tokens": 200
  }
}

O campo pdf so aparece quando a entrada e um arquivo .pdf. O campo claude so aparece quando --ask e usado.

Notas tecnicas

• Modelo default Ollama: qwen3:8b (trocavel via --ollama-model)
• Contagem de tokens: tiktoken com encoding cl100k_base (estimativa razoavel para comparacao)
• Qwen3 tem modo "thinking" ativo por padrao — a skill desabilita via /no_think no prompt e remove blocos <think>...</think> residuais na saida
• Temperatura baixa (0.2) para saida deterministica
• A variavel ANTHROPIC_API_KEY precisa estar definida no ambiente para usar --ask

Pre-processamento automatico

Antes de enviar ao Ollama, o texto passa por:

• tables_to_keyvalue() — converte tabelas markdown em pares chave: valor (LLMs reescrevem tabelas melhor em formato linear; tabelas com |---| normalmente sao destruidas)
• normalize_identifiers() — remove hifens de IDs (RF-01 → RF01) para o LLM tratar como um token unico e nao separar
• strip_markdown() — remove decoracao **bold**, headers ##, code fences, checkboxes e separadores --- (o LLM generativo ja produz texto natural, nao precisa desse ruido)

Instrucoes ao modelo (system prompt)

O system prompt obriga o modelo a:

• Preservar TODAS as negacoes (não, nunca, sem, nenhum, nem) — trocar uma negacao muda o significado
• Preservar TODOS os identificadores, codigos e numeros (RF-01, G05, 1000ms, URLs, IDs)
• Preservar termos tecnicos (nomes de bibliotecas, comandos, parametros)
• Nao adicionar informacao que nao estava no original
• Nao adicionar preambulo ("Aqui esta:", "Resumo:", etc.)
• Responder apenas com o texto comprimido

Quando usar esta skill vs sandeco-token-reduce

• LLMLingua-2 (skill original): quando a fidelidade de palavras e critica (auditoria, citacao, texto tecnico onde termos exatos importam) ou quando o usuario nao tem GPU
• Ollama (esta skill): quando o usuario quer fluidez melhor, ja tem Ollama rodando, quer total privacidade (nada sai da maquina, nem para o HuggingFace), ou quer experimentar com modelos diferentes