AI 一开口就是八百字，重点埋在第三段，你划两下就烦了。
我以前也是这么受罪的，直到刷到 GitHub 上一个叫 attention-span 的 skill。
它干的事特别简单：不改 AI 的能力，只改 AI 说话的方式——先给结论，能短就短，废话砍掉。8 月 4 号才建，5 个月 1000 多颗星，还自带中文版。
外网一堆博主都在吹它，但全是"介绍"，没几个人真跑过。我本地就有个 Qwen 27B，那就别废话了，直接跑。
【怎么装（30 秒）
它就是个 markdown 文件，丢进你的 agent 配置就行。我拉下来直接喂给本地模型：
curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/alexgreensh/attention-span/main/output-styles/attention-kind.md
【我测了什么
同一个问题，喂两次：
"一个新的社交 App，该用 PostgreSQL 还是 MongoDB？给个真实建议 + 取舍。"
第一次：默认状态。第二次：装上 attention-span 的 attention-kind 风格。
同一个 27B，同一个问题，只改"说话方式"。
【结果（真数据，本地 Qwen 27B）
| | 默认 | 装上 skill || 字数 | 805 字 | 155 字 || 结论 | "用 PostgreSQL"（埋在开头，后面 700 字展开） | "用 PostgreSQL"（第一行就是） || 关键取舍 | 都在，但混在大段里 | 每条一个箭头，扫一眼就懂 |
输出直接砍掉 81%，而且结论、取舍一个没丢。
官方在他们最强模型上测是省 43%，我本地 27B 上省 81%——为啥？因为我们本地模型默认更啰嗦，砍的空间更大。你用的模型越"话痨"，这个 skill 越值。
【一个翻车现场（诚实说）
第一次跑，我给它 500 token 上限，结果正式回答一个字没吐——它把 500 token 全花在"思考"上了（这是推理模型，思考也占额度）。我调到 1500 才正常出答案。
所以装之前看一眼你的模型是不是"边想边说"的类型，token 上限给足。
【值不值？我的判断
适合你： 天天被 AI 长回答淹没的、本地跑模型的（空间更大）、给团队做 AI 工具的（交付更干净）。
不适合你： 你就是要 AI 把每个角落都讲透的（它有"你要求深入就放开"的开关，但默认是往短走）。
一句话：能力没动，只是把 AI 从"话痨"调成"先说重点"。免费、开源、一个文件的事。
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仓库地址：github.com/alexgreensh/attention-span（AGPL-3.0，免费）我的完整实测数据 + 两份输出全文：已存 `D:\AI\hermes\attention-span-experiment.md`下期预告：（占位——下期挖哪个 GitHub skill）签名："我是 Tfelix，帮普通人把 AI 用起来。每条都真跑过，关注不迷路。"