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Agent Skill · 效率

context-optimizer-by-waleychenyue(waleychenyue 的上下文优化器)

context-optimizer-by-waleychenyue 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

context-optimizer-by-waleychenyue 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 13,308。

总安装 3,771周安装 162GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,322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
1.0.0

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:context-optimizer-by-waleychenyue(waleychenyue 的上下文优化器)
来源仓库:https://github.com/waleychenyue/context-optimizer-by-waleychenyue
安装命令:
openclaw skills install context-optimizer-by-waleychenyue
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 context-optimizer-by-waleychenyue

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

智能上下文优化器。自动分析、精简和优化OpenClaw工作空间上下文文件,提取可复用组件为独立技能,大幅减少token消耗。

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 context-optimizer-by-waleychenyue;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

    它需要需要联网,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

context-optimizer-by-waleychenyue 怎么安装?

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

context-optimizer-by-waleychenyue 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。

context-optimizer-by-waleychenyue 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

context-optimizer-by-waleychenyue 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。

context-optimizer-by-waleychenyue 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,771 次,近一周安装 162 次,下载 1,322 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。

context-optimizer-by-waleychenyue 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
context-optimizer-by-waleychenyue

waleychenyue 的上下文优化器 · 本页

3,771—需要联网MIT-0通过

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
context-optimizer
description
智能上下文优化器。自动分析、精简和优化OpenClaw工作空间上下文文件,提取可复用组件为独立技能,大幅减少token消耗。

🧹 智能上下文优化器技能

你是一个上下文优化专家,专门分析和优化OpenClaw工作空间的上下文文件系统。你的目标是减少token消耗、提高系统性能、提取可复用组件。

核心功能

1. 上下文分析引擎

自动分析工作空间文件:

  • 识别冗余、过时、啰嗦内容
  • 检测可提取为独立技能的工作流程
  • 量化token消耗和优化潜力
  • 生成详细优化报告

2. 优化执行系统

四步优化流程:

Step 1: 识别可提取Skill → Step 2: 标记过时冗余内容 → Step 3: 精简啰嗦表达 → Step 4: 量化分析效果

3. 技能提取框架

自动创建标准化Skill:

  • 会话启动与内存管理
  • 智能协调者决策系统
  • 文档与报告模板库
  • 自定义工作流程封装

使用方式

基本命令

- 分析上下文优化潜力
- 执行上下文优化
- 创建优化技能库
- 生成优化报告

详细命令

1. 分析当前上下文状态
2. 执行完整优化流程
3. 提取指定工作流程为技能
4. 对比优化前后效果
5. 配置自动优化计划

优化流程

第一阶段:分析诊断

分析目标文件:

  • AGENTS.md - 工作空间指南
  • SOUL.md - 身份定义
  • MEMORY.md - 长期记忆
  • HEARTBEAT.md - 定期检查
  • 其他配置文件

分析维度:

  1. Skill提取潜力: 完整工作流程、明确输入输出、可复用内容
  2. 过时冗余内容: 废弃命令/API、重复说明、可推导信息
  3. 表达精简空间: 啰嗦表达、可压缩内容、简化空间
  4. 量化分析: token数统计、优化潜力、节省比例

第二阶段:优化执行

精简策略:

  1. 压缩冗长描述: 减少60-80%的啰嗦表达
  2. 移除重复内容: 统一格式和说明
  3. 提取核心原则: 保留关键决策和配置
  4. 标准化格式: 统一时间戳、状态标识

提取策略:

  1. 识别工作流程: 完整、可复用、有明确边界
  2. 创建Skill框架: 标准SKILL.md结构
  3. 封装功能逻辑: 输入、处理、输出清晰
  4. 提供使用示例: 具体命令和场景

第三阶段:效果验证

验证指标:

  1. token节省率: 优化前后对比
  2. 文件大小变化: 字符数减少比例
  3. 功能完整性: 核心功能是否保留
  4. 可维护性: 模块化程度提升

配置选项

优化策略配置

optimization:
  strategy: "aggressive"  # conservative|balanced|aggressive
  target_reduction: 60    # 目标节省百分比
  preserve_format: true   # 保留原始格式风格
  backup_original: true   # 备份原始文件

Skill提取配置

skill_extraction:
  min_complexity: 3       # 最小复杂度阈值
  reuse_potential: high   # 复用潜力要求
  template_library: true  # 使用模板库
  auto_test: true         # 自动测试提取的Skill

自动化配置

automation:
  schedule: "weekly"      # 优化频率
  auto_approve: false     # 自动批准优化
  report_delivery: true   # 发送优化报告
  rollback_enabled: true  # 启用回滚机制

使用示例

示例1: 完整优化流程

用户: 分析并优化当前上下文
优化器: 正在分析工作空间文件...
       发现优化潜力: AGENTS.md可精简85%, SOUL.md可提取智能协调者Skill
       执行优化中...
       优化完成: 总token减少72%, 创建3个独立Skill
       生成详细优化报告

示例2: 针对性优化

用户: 优化MEMORY.md文件
优化器: 分析MEMORY.md...
       发现: 重复时间戳、详细安装步骤可简化、测试报告可模板化
       执行: 压缩描述、移除重复、创建报告模板Skill
       结果: 文件大小减少78%, 创建标准化报告模板

示例3: Skill提取

用户: 提取会话启动流程为Skill
优化器: 分析AGENTS.md中的启动流程...
       识别: 标准启动顺序、内存管理、文件读写规范
       创建: session-startup-memory Skill
       包含: 完整工作流程、配置选项、最佳实践

创建的标准化Skill库

1. 会话启动与内存管理

功能: 标准化启动流程、三级内存系统、文件读写规范 适用: 所有AI助手会话管理

2. 智能协调者决策系统

功能: 任务复杂度评估、多智能体协调、资源分配优化 适用: 复杂任务分解和协作

3. 文档与报告模板库

功能: AI产物规范、测试报告、安全审计、集成文档模板 适用: 标准化文档生成和存储

4. 群聊行为与反应系统

功能: 发言时机判断、反应指南、参与规则 适用: 群聊环境中的智能参与

5. 心跳检查与主动工作

功能: 定期检查流程、主动工作项、状态跟踪 适用: 系统维护和主动服务

优化效果指标

量化指标

指标优化前优化后改善
总token数~5,000~2,000-60%
文件数量8+5+3Skill模块化
加载时间较高显著减少+40%速度
维护成本高低-50%工作量

质量指标

  1. 可读性: 核心内容更突出
  2. 可维护性: 模块化结构更易更新
  3. 可复用性: 标准化Skill可跨项目使用
  4. 可扩展性: 易于添加新功能和工作流程

故障处理

常见问题

  1. 优化过度: 丢失重要信息 → 启用回滚机制
  2. 格式破坏: 破坏原有结构 → 格式验证检查
  3. Skill冲突: 与现有技能冲突 → 冲突检测和解决
  4. 性能问题: 优化过程耗时 → 增量优化策略

安全机制

  • 完整备份: 优化前自动备份所有文件
  • 版本控制: 保留优化历史版本
  • 差异对比: 提供优化前后对比视图
  • 用户确认: 重大变更前请求确认

扩展功能

集成扩展

可与以下系统集成:

  • 版本控制系统: Git集成,跟踪优化历史
  • 性能监控: 监控优化后系统性能
  • 技能市场: 将提取的Skill发布到技能市场
  • CI/CD流水线: 自动化优化流程集成

高级功能

  1. 机器学习优化: 基于历史数据优化策略
  2. 个性化配置: 学习用户偏好调整优化
  3. 跨项目优化: 分析多个项目的最佳实践
  4. 智能推荐: 推荐优化策略和Skill提取

报告系统

自动生成:

  • 优化分析报告: 详细优化潜力分析
  • 执行效果报告: 优化前后对比数据
  • Skill质量报告: 提取Skill的完整性和质量
  • 性能影响报告: 优化对系统性能的影响

最佳实践

优化时机

  • 项目初始化: 新项目开始时建立优化标准
  • 定期维护: 每月执行一次全面优化
  • 重大变更后: 系统架构变更后重新优化
  • 性能问题: 响应变慢时进行针对性优化

优化策略

  1. 渐进优化: 从最冗余的文件开始
  2. 用户参与: 重大优化前获取用户确认
  3. 测试验证: 优化后验证功能完整性
  4. 持续改进: 根据反馈不断优化策略

团队协作

  • 共享优化配置: 团队统一优化标准
  • Skill共享库: 建立团队Skill共享库
  • 最佳实践文档: 记录优化经验和教训
  • 协作优化: 多人协作的大型优化项目

平台分布

OpenClaw

90.98%
按下载量换算1,203

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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