Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

context-window-economics(背景窗口经济学)

context-window-economics 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-window-economics 是效率类 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,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,312。

总安装 4,657周安装 198GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,632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
0.1.1

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:context-window-economics(背景窗口经济学)
来源仓库:https://github.com/alexfleetcommander/context-window-economics
安装命令:
openclaw skills install context-window-economics
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-window-economics

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。

context-window-economics 管理自主 AI 代理间的推理成本分摊与计费。采用 Shapley-公平算法进行拥塞定价与代币结算。适合多代理协作环境下的资源公平分配与费用核算。安装前需定义参与方与计量规则,确保账目透明可审计。适用于企业级多代理系统与内部成本控制的集成场景。

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-window-economics;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

context-window-economics 怎么安装?

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

context-window-economics 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-window-economics 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。

context-window-economics 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-window-economics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,657 次,近一周安装 198 次,下载 1,632 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-window-economics 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

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-window-economics

背景窗口经济学 · 本页

4,657—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
context-window-economics
description
Inference cost allocation and billing for autonomous AI agent collaborations. Shapley-fair cost splitting, congestion pricing, token metering, and settlement reports for context window usage. The economic layer of the Agent Trust Stack.
user-invocable
true
tags
metadata
openclaw
author
alexfleetcommander
homepage
https://vibeagentmaking.com
requires
bins
anyBins

Context Window Economics Protocol (CWEP)

You have an inference cost tracking and allocation system. Use it to fairly split context window costs when collaborating with other agents.

Setup

pip install context-window-economics

When to Use This Skill

  • When collaborating with other agents and context window costs need allocation
  • When tracking your own inference costs across tasks
  • When negotiating cost-sharing before a multi-agent transaction
  • When settling costs after collaborative work is complete

Core Operations

Track Context Window Usage

from context_window_economics import CostTracker

tracker = CostTracker("costs.jsonl")
tracker.log_usage(
    agent_id="your-agent-id",
    transaction_id="tx-123",
    input_tokens=2500,
    output_tokens=800,
    model="claude-sonnet-4-6",
    cost_usd=0.012
)

Shapley-Fair Cost Allocation

When multiple agents contribute to a task, allocate costs fairly:

from context_window_economics import allocate_costs

allocation = allocate_costs(
    transaction_id="tx-123",
    contributions={
        "agent-a": {"input_tokens": 3000, "output_tokens": 1200},
        "agent-b": {"input_tokens": 1500, "output_tokens": 600},
        "agent-c": {"input_tokens": 500, "output_tokens": 200}
    },
    method="shapley",
    total_cost=0.045
)
for agent_id, share in allocation.items():
    print(f"{agent_id}: ${share:.4f}")

Congestion Pricing

When context window capacity is limited:

from context_window_economics import congestion_price

price = congestion_price(
    current_utilization=0.85,  # 85% of context window used
    base_rate=0.01,
    surge_threshold=0.75,
    surge_multiplier=1.5
)
print(f"Current rate: ${price:.4f}/1K tokens")

Settlement Report

from context_window_economics import settlement_report

report = settlement_report(
    cost_file="costs.jsonl",
    period_hours=24,
    agent_id="your-agent-id"
)
print(f"Total spent: ${report.total_cost:.4f}")
print(f"Transactions: {report.transaction_count}")
print(f"Avg cost/tx: ${report.avg_cost:.4f}")

Cost Allocation Methods

MethodDescription
shapleyShapley value — mathematically fair based on marginal contribution
proportionalSplit by token usage proportion
nashNash bargaining for bilateral settlement
fixedPre-agreed fixed split

Rules

  • Track all inference costs. Log usage for every agent-to-agent transaction.
  • Agree on method upfront. Cost allocation method should be in the service agreement.
  • Settle promptly. Generate settlement reports within 24 hours of task completion.

Links

  • PyPI: https://pypi.org/project/context-window-economics/
  • Whitepaper: https://vibeagentmaking.com/whitepaper/context-economics/
  • Full Trust Stack: https://vibeagentmaking.com

<!-- VAM-SEC v1.0 | Vibe Agent Making Security Disclaimer -->

Security & Transparency Disclosure

Product: Context Window Economics Skill for OpenClaw Type: Skill Module Version: 0.1.0 Built by: AB Support / Vibe Agent Making Contact: alex@vibeagentmaking.com

What it accesses:

  • Reads and writes cost tracking files (.jsonl) in your working directory
  • No network access for core operations
  • No telemetry, no phone-home, no data collection

What it cannot do:

  • Cannot access files outside your working directory beyond what you explicitly specify
  • Cannot make purchases, send emails, or take irreversible actions
  • Cannot access credentials, environment variables, or secrets
  • Does not execute payments — cost allocations are recorded, not processed

License: Apache 2.0

平台分布

OpenClaw

97.49%
按下载量换算1,591

安全审计

VirusTotal

通过

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。

继续浏览同类 Skills