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ContextSlim: Token Reduction Toolkit
将 10 万字符的文档压缩 90%，并将 AI 准确率提升 200%
ContextSlim: Token Reduction Toolkit 是什么？
ContextSlim: Token Reduction Toolkit 是一套自动化提示词与无代码工作流工具，可将最长 10 万字符的文档压缩约 90%，助力 Claude、GPT-4o 等模型提升准确率并降低 API 成本。其 Clean、Structure、Compress 三重过滤框架可剔除 PDF 页眉、页脚和冗余内容，配合经过验证的 System Prompts，减少记忆丢失与幻觉。工具还提供 Make、Zapier 自动化工作流蓝图，支持无人值守的批量处理。
产品详细介绍
将 10 万字符的文档压缩 90%，并将 AI 准确率提升 200%
ContextSlim: Token Reduction Toolkit 是一套自动化提示词与无代码工作流工具，可将最长 10 万字符的文档压缩约 90%，助力 Claude、GPT-4o 等模型提升准确率并降低 API 成本。其 Clean、Structure、Compress 三重过滤框架可剔除 PDF 页眉、页脚和冗余内容，配合经过验证的 System Prompts，减少记忆丢失与幻觉。工具还提供 Make、Zapier 自动化工作流蓝图，支持无人值守的批量处理。
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Miko Shiraka创始人
Product Hunt 社区，大家好！👋
我是 Shirakam，ContextSlim（令牌缩减工具包）的创建者。
作为一名热衷于使用 AI 的用户，每次将超过 10 万字符的 PDF 输入 Claude 或 GPT-4o 时，我都会遇到一些问题：频繁出现记忆丢失、严重幻觉，以及 API 令牌浪费。听起来熟悉吗？
问题并不在于 AI，而在于冗余令牌（页眉、页脚、法律样板文字和原始文本噪声）。现代 LLM 处理长提示词时往往会丢失中段细节。
正因如此，我开发了 ContextSlim。
这是一套完整的系统，旨在：
通过三过滤器压缩框架，将令牌噪声减少 90%。
通过提取关键指标与语义逻辑，消除幻觉。
借助无需人工干预的 Make/Zapier 蓝图，实现全流程自动化。
非常期待听听大家的看法！使用 AI 处理长文档时，您遇到的最大瓶颈是什么？
创始团队
Miko Shiraka创始团队
