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令牌削减器

技能标识:tokenkiller

Reduces token usage across multi-skill agent workflows (search, coding, debugging, testing, docs) using budgets, gating, progressive disclosure, and deduped evidence. Use when the user mentions saving tokens, cost, context length, long logs, large codebases, or when tasks involve multi-step exploration or debugging.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.1
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令牌削减器

TokenKiller(通用节流机制)

目标

在不明显降低成功率的前提下,系统性地减少令牌消耗,适用于具备多种能力(搜索/编码/调试/测试/文档)的智能体。

任务复杂度评估

在设定预算前,先评估任务复杂度:

复杂度判定标准工具调用预算输出预算
简单单文件修改、单点定位、需求明确≤3次调用≤50行
中等
涉及2-3个文件、需简单探索、需求相对明确 | ≤6次调用 | ≤120行 |
| 复杂 | 跨模块重构、多步调试、需求不明确 | ≤10次调用 | ≤200行 |

扩展机制(软警告):当预算即将耗尽但任务未完成时:

  1. 1. 输出警告:[TokenKiller] 预算即将耗尽,当前进度 X/Y,剩余工作:...
  2. 继续执行,但切换至更保守的策略
  3. 用户可随时中断或要求更详细的输出

默认工作模式(均衡型)

全局硬性规则(必须遵守)

  • - 目标优先,证据在后:先一句话说明目标(L0),再决定是否需要证据(L2/L3)。
  • 三问限制:需要澄清时,一次最多问3个问题;否则按默认假设继续,并标记可替换点。
  • 渐进式披露:默认只获取最小必要信息;绝不将大文件/完整日志直接倒入上下文。
  • 差异优先:优先输出补丁/变更/命令及结果摘要;避免重新贴出整个文件。
  • 去重引用:已看到的信息仅简要引用,不重复粘贴。

预算门控(预算 + 门控)

每个任务开始时,评估复杂度并设定相应预算(见上方任务复杂度评估),然后执行门控:

  • - 工具调用预算:按复杂度设定(简单≤3,中等≤6,复杂≤10)。
  • 读取预算:单文件默认完整读取;超过200行的大文件仅读取命中片段或分段读取。
  • 输出预算:按复杂度设定(简单≤50行,中等≤120行,复杂≤200行)。

若超出任一预算门控:

  • - 先缩小范围(路径/文件/模块)→ 再切换搜索策略 → 最后扩大读取和输出。

令牌消耗自查

高消耗行为(需避免)

  • - 完整读取超过500行的文件
  • 输出完整的文件内容(应输出差异)
  • 重复粘贴相同的代码/日志
  • 列出完整的目录树
  • 输出冗长的解释性文本

自查时机

每3次工具调用后,快速自查:

  • - 我当前处于L0-L2层级吗?
  • 是否存在重复信息?
  • 输出是否超出必要长度?

信息层级(L0-L3)

  • - L0:一句话目标(必需)
  • L1:最多3条硬性约束(必需)
  • L2:证据摘要(文件路径+行号/关键命令输出行/关键配置项)
  • L3:完整长内容(仅在特定场景下拉取,见下方L3拉取场景)

默认输出和上下文保持在L0-L2。

L3拉取场景(明确)

仅在以下场景下拉取L3(完整内容):

  1. 1. 代码修改:需要精确匹配缩进/格式时,读取目标函数的完整代码
  2. 配置调试:配置项相互依赖时,需查看完整配置块
  3. 错误分析:错误信息不完整时,需完整堆栈跟踪或上下文
  4. 用户明确要求:用户要求查看完整内容

决策流程:
L2证据 → 尝试推进 → 失败 → 判断是否需要L3 → 拉取最小必要范围

多技能协作

当此技能与其他技能同时激活时:

优先级规则

  • - 功能性技能优先:如pdf、xlsx等技能的具体规则优先
  • TokenKiller作为约束层:其他技能执行期间,持续应用预算和层级规则
  • 用户优先级高于冲突:用户明确要求的输出格式/内容优先于节流规则

协作模式

[用户请求] → [功能性技能处理] → [TokenKiller约束输出]

工作流程(通用)

1)任务入口(任何领域)

  1. 1. 生成L0 + L1(若用户未提供则快速推断)
  2. 选择策略(搜索/直接修改/先验证)
  3. 执行最小操作
  4. 立即验证(先做最便宜的验证)
  5. 总结:仅关键结论 + 1个下一步

2)搜索/探索(优先领域)

优先级:

  1. 1. 文件名/路径(Glob)
  2. 精确字符串(Grep)
  3. 语义搜索(SemanticSearch)
  4. 读取文件(Read,按段落/行范围)

规则:

  • - 仅读取命中点附近(±20行)或目标函数/组件相关段落
  • 未定位前不完整读取整个仓库

3)编码/重构

规则:

  • - 优先最小变更面:若能改1个文件,就不改5个
  • 避免重写一切;优先复用现有结构
  • 修改后立即运行最便宜的验证(tsc/build/lint)
  • 仅展示关键差异(最多1-3处代码引用)

4)调试/故障排查

规则:

  • - 先列出3个最高概率假设(按信息增益排序)
  • 每次仅验证1个假设,且仅收集必要证据
  • 日志仅取:错误行、堆栈顶部、相关配置、复现命令(其余总结)

5)测试/验证

优先级(从便宜到昂贵):

  1. 1. lint / typecheck
  2. build
  3. 单元测试
  4. e2e / 浏览器自动化

失败时,仅附加差异信息,不重新贴出完整输出。

6)文档/总结

规则:

  • - 默认简短总结 + 下一步
  • 不重复用户原话;使用结构化要点引用
  • 需要文档时,采用渐进式披露:先大纲/要点,再展开细节

输出模板(默认)

除非用户明确要求其他格式,否则使用以下结构:

  • - 结论:一句话
  • 证据:2-5项(路径/行号/关键命令输出)
  • 变更/操作:已完成的操作(最多5项)
  • 下一步:1项(最有价值的下一步)

触发词(建议自动启用)

当用户提及以下任一关键词/场景时,强制启用此技能:

  • - 浪费令牌 / 节省令牌 / 成本 / 上下文太长 / 日志太长 / 仓库太大 / 多步 / 智能体

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 tokenkiller-1776153549 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 tokenkiller-1776153549 技能

通过命令行安装

skillhub install tokenkiller-1776153549

下载

⬇ 下载 tokenkiller v1.0.1(免费)

文件大小: 8.93 KB | 发布时间: 2026-4-15 11:40

v1.0.1 最新 2026-4-15 11:40
- Introduced a detailed task complexity assessment to set budgets dynamically (simple/medium/complex).
- Added soft warning and extension mechanism when approaching preset budgets, allowing more flexible handling.
- Clarified scenarios for full content (L3) read access and added explicit “L3 pull” decision flow.
- Defined multi-skill agent collaboration and clarified TokenKiller's priority as a constraint layer.
- Added explicit self-check guidelines to minimize high token-consumption behaviors during execution.
- Documentation was translated and expanded to English with new sections and improved structure.
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