Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

token-optimizer(令牌优化器)

token-optimizer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

token-optimizer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,463。

总安装 8,538周安装 363GitHub Stars 20下载 2,991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
unknown

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:token-optimizer(令牌优化器)
来源仓库:https://github.com/d4kooo/openclaw-token-memory-optimizer
仓库路径:skills/token-optimizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/d4kooo/openclaw-token-memory-optimizer --skill token-optimizer
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/d4kooo/openclaw-token-memory-optimizer --skill token-optimizer

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。

token-optimizer 优化 OpenClaw 实例的上下文内存占用。通过隔离后台任务和重置历史记录保持会话精简。token-optimizer 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。支持 RAG 检索和会话索引以增强记忆效率。定期清理冗余对话内容防止 token 膨胀。

需配置 openclaw.json 中的 cron 作业参数生效。

来源仓库内路径:skills/token-optimizer

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/d4kooo/openclaw-token-memory-optimizer --skill…;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

token-optimizer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/d4kooo/openclaw-token-memory-optimizer --skill token-opt…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

token-optimizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

token-optimizer 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。

token-optimizer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

token-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,538 次,近一周安装 363 次,下载 2,991 次,GitHub 20 星。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。

token-optimizer 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
token-optimizer

令牌优化器 · 本页

8,53820需要联网未明确通过

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

Token Optimizer Skill

This skill provides the procedural knowledge to keep your OpenClaw instance lean and efficient.

Quick Reference

ProblemSolution
Background tasks bloating contextCron isolation (sessionTarget: "isolated")
Reading entire history every turnLocal RAG with memory_search
Context exceeds 100k tokensReset & Summarize protocol
Finding old conversationsSession transcript indexing

Workflow 1: Periodic Task Isolation

To prevent background tasks from bloating your main conversation context, always isolate them.

Steps

  1. Locate your openclaw.json config.
  2. In the cron.jobs array, set sessionTarget: "isolated" for any task that doesn't need to be part of the main chat history.
  3. Use the message tool within the task's payload if human intervention is required.

Example Config

{
  "cron": {
    "jobs": [
      {
        "name": "Background Check",
        "schedule": { "kind": "every", "everyMs": 1800000 },
        "sessionTarget": "isolated",
        "payload": {
          "kind": "agentTurn",
          "message": "Check for updates. If found, use message tool to notify user.",
          "deliver": true
        }
      }
    ]
  }
}

Key Points

  • sessionTarget: "isolated" runs the task in a separate, transient session
  • Use deliver: true to send results back to the main channel
  • Isolated sessions don't pollute your main context with heartbeat/check history

Workflow 2: Reset & Summarize (The "Digital Soul" Protocol)

When your context usage (visible via 📊 session_status) exceeds 100k tokens, perform a manual consolidation.

Steps

  1. Check Context: Run 📊 session_status to see current token usage
  2. Scan History: Review the current session for new facts, preferences, or project updates
  3. Update MEMORY.md: Append these new facts to your long-term memory file
  4. Daily Log: Ensure memory/YYYY-MM-DD.md is up to date with today's events
  5. Restart: Run openclaw gateway restart to clear the active history

When to Trigger

  • Context > 100k tokens
  • Session running for several days
  • Noticeably slower responses
  • User explicitly requests a "fresh start"

Workflow 3: Local RAG Configuration

For efficient recall without token burn, configure local embeddings.

Configuration (openclaw.json)

{
  "memorySearch": {
    "embedding": {
      "provider": "local",
      "model": "hf:second-state/All-MiniLM-L6-v2-Embedding-GGUF"
    },
    "store": "sqlite",
    "paths": ["memory/", "MEMORY.md"],
    "extraPaths": []
  }
}

Usage

Use memory_search to retrieve context from your logs instead of loading everything:

memory_search(query="what did we decide about the API design")

The tool returns relevant snippets with file paths and line numbers. Use memory_get to pull specific sections.


Workflow 4: Session Transcript Indexing (Advanced)

Index your session transcripts (.jsonl files) for searchable conversation history.

How It Works

OpenClaw stores session transcripts in ~/.openclaw/sessions/. These can be indexed for semantic search, allowing you to find old conversations without loading them into context.

Configuration

Add transcript paths to memorySearch.extraPaths:

{
  "memorySearch": {
    "extraPaths": [
      "~/.openclaw/sessions/*.jsonl"
    ]
  }
}

Best Practices

  • Index selectively (recent sessions, important conversations)
  • Use date-based filtering to limit search scope
  • Archive old transcripts to cold storage after indexing

Workflow 5: Hybrid Search (Vector + BM25)

Combine semantic search with keyword matching for more accurate retrieval.

Why Hybrid?

Search TypeStrengthsWeaknesses
Vector (semantic)Finds conceptually similar contentMay miss exact terms
BM25 (keyword)Finds exact matchesMisses synonyms/paraphrases
HybridBest of both worldsSlightly more compute

How to Use

When memory_search returns low-confidence results:

  1. Try the search with different phrasing (semantic variation)
  2. Search for exact keywords you remember (BM25 behavior)
  3. Combine results manually if needed

Future Enhancement

OpenClaw's RAG system may support native hybrid search in future versions. For now, run multiple queries when precision matters.


Troubleshooting

"My context is growing too fast"

  1. Check cron jobs: Are they isolated?
  2. Check heartbeat frequency: Too frequent = more tokens
  3. Are you loading large files unnecessarily?

"memory_search returns nothing"

  1. Verify memorySearch is configured in openclaw.json
  2. Check that the embedding model is downloaded
  3. Ensure memory files exist and have content

"Restart didn't clear context"

The restart clears the session history, but:

  • System prompt is always loaded
  • Workspace files (MEMORY.md, etc.) are injected fresh
  • This is by design for continuity

Credits

  • Pépère (shAde) — Original concept and documentation
  • Zayan (Clément) — Implementation and testing

*Built for the OpenClaw community.* 🦦😸

平台分布

Codex

38.24%
按下载量换算1,144

Claude

30.75%
按下载量换算920

Cursor

18.61%
按下载量换算557

Gemini CLI

8.87%
按下载量换算265

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

继续浏览同类 Skills