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Agent Skill · 研究检索

agent-quantizer(Agent 量化器)

agent-quantizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-quantizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 32,378。

总安装 2,538周安装 109GitHub Stars 公开资料未说明下载 889核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-quantizer(Agent 量化器)
来源仓库:https://github.com/tryxin/agent-quantizer
安装命令:
openclaw skills install agent-quantizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-quantizer

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

OpenClaw 全栈优化工具包 — Token 统计、上下文压缩、Prompt 精简、僵尸会话清理、心跳检测、Cron 审计、模型分级路由、Skill 分类管理

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-quantizer;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-quantizer 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-quantizer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-quantizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-quantizer 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agent-quantizer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-quantizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,538 次,近一周安装 109 次,下载 889 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-quantizer 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-quantizer

Agent 量化器 · 本页

2,538—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-quantizer
description
API 调用优化器 - 上下文压缩、缓存去重、僵尸清理、heartbeat 检查、cron 审计、模型分级、skill 管理
user-invocable
true
version
2.0.0

Agent Quantizer - 全栈优化工具包

跨实例部署的 OpenClaw 优化层。不改模型、不改代码,从调用侧省 token、省钱、省时间。

⚡ 自动缓存规则(强制执行)

每次调用工具(web_fetch、web_search、exec 中的网络请求等)之前,必须先查缓存:

# 第一步:查缓存
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/cache.sh get "查询内容" <类别>

# 如果返回 HIT → 直接使用,不要重新调用
# 如果返回 MISS → 正常调用工具,调用完后存缓存:

# 第二步:存缓存
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/cache.sh set "查询内容" "结果" <类别> <TTL秒>
类别TTL场景
tool30分钟天气、汇率等半实时数据
knowledge24小时百科、定义等不变信息
realtime5分钟新闻等快速变化内容
general1小时其他通用查询

📊 Token 统计与扫描

用户说"查看 token 消耗"或"扫描高消耗"时:

# 查看所有 session token 排行
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/quantize.sh stats

# 扫描超阈值 session
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/quantize.sh scan

🧠 上下文压缩

对话变长、响应变慢时:

# 滑动窗口压缩(零 API 消耗)
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/quantize.sh compress <session_key> --window

# AI 摘要压缩(消耗少量 token,效果更好)
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/quantize.sh compress <session_key> --ai

✂️ Prompt 精简

精简 prompt 文件,去冗余指令和礼貌用语:

bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/quantize.sh trim <文件路径>

🧟 僵尸 Session 清理

清理长期不活跃的 session,回收 token:

# 预览(不删除)
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/clean-zombies.sh 7 --dry-run

# 执行清理(7 天未活动的)
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/clean-zombies.sh 7

# 自定义天数
bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/clean-zombies.sh 30

备份在 .zombie-backup/ 目录,删错了可以恢复。

💓 Heartbeat 空转检查

检查 HEARTBEAT.md 是否在空转烧 API:

bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/check-heartbeat.sh

标出空的或只有注释的 HEARTBEAT.md,给出修复建议。

⏰ Cron Job 审计

检查定时任务是否有冗余、高频、重复:

bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/audit-cron.sh

🎯 模型分级配置

查看当前模型配置和推荐策略:

bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/setup-models.sh

📁 Skill 分类整理

扫描所有 skill,建议哪些该放全局、哪些该放专属 workspace:

bash ~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/organize-skills.sh

快捷命令

用户可以直接说(中文即可):

  • "查看 token 消耗" / "token 统计" → 执行 quantize stats
  • "扫描高消耗" → 执行 quantize scan
  • "压缩上下文" → 执行 quantize compress
  • "缓存统计" → 执行 quantize cache stats
  • "清空缓存" → 执行 quantize cache flush
  • "清理僵尸 session" → 执行 clean-zombies.sh
  • "检查 heartbeat" → 执行 check-heartbeat.sh
  • "检查 cron" → 执行 audit-cron.sh
  • "整理 skill" → 执行 organize-skills.sh

文件路径

所有脚本位于:~/.openclaw/skills/agent-quantizer/scripts/

scripts/
├── quantize.sh          # 主入口(stats/scan/compress/trim/cache)
├── cache.sh             # 缓存系统
├── clean-zombies.sh     # 僵尸 session 清理
├── check-heartbeat.sh   # heartbeat 空转检查
├── audit-cron.sh        # cron job 审计
├── setup-models.sh      # 模型分级配置
└── organize-skills.sh   # skill 分类整理

平台分布

OpenClaw

91.7%
按下载量换算815

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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