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Agent Skill · 开发

save-usage(节省使用量)

save-usage 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

save-usage 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,137。

总安装 20,168周安装 808GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,529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:save-usage(节省使用量)
来源仓库:https://github.com/jacks3tr/save-usage
安装命令:
openclaw skills install save-usage
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 save-usage

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

按安全性和复杂性对任务进行分类,以将安全、可忽略的查询路由到 gpt-5.1-codex-mini,并将关键或可执行任务升级到 gpt-5.3-codex。

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 save-usage;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

    它需要执行命令,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

save-usage 怎么安装?

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

save-usage 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。

save-usage 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install save-usage 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

save-usage 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。

save-usage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 20,168 次,近一周安装 808 次,下载 6,529 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。

save-usage 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
save-usage

节省使用量 · 本页

20,168—执行命令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
save-usage
description
>-

Save usage

Run on gpt-5.1-codex-mini only for safe/negligible work. Use gpt-5.3-codex when the task actually needs it. Avoid external API keys unless absolutely necessary.

CRITICAL: Classify First, Then Act

Before generating ANY response, you MUST:

  1. Check: does this task match ANY escalation trigger below?
  2. If YES → call sessions_spawn() IMMEDIATELY. Do NOT attempt to answer yourself.
  3. If NO → respond directly on the current model.

When in doubt, escalate. A wrong escalation costs little. A wrong “mini” answer can waste time or cause damage.

Rule of Thumb

If anything will be executed, or the outcome matters, escalate.

When to Escalate → MUST call sessions_spawn

If the task matches ANY of the following, do NOT answer yourself. Instead, IMMEDIATELY call:

sessions_spawn(
	message: "<the full task description>",
	model: "gpt-5.3-codex",
	label: "<short task label>"
)

Escalation triggers (always)

  • Executed output — any tool runs, code changes, patches, shell commands, infra steps
  • Security / auth / secrets — threat modeling, permissions, tokens, keys, access control
  • Architecture & migrations — multi-epic plans, brownfield refactors, infra+product coupling
  • Integration/contract work — schema mapping, ordering, idempotency, retries, consistency
  • Uncertainty remains — ambiguity after 1 pass, contradictions, missing constraints
  • High-impact decisions — hard to reverse, expensive/subtle failure modes, 2+ domains affected
  • Complex reasoning — long dependency chains, multi-step analysis, nontrivial trade-offs
  • Structured deliverables — tables, outlines, reports/proposals, long writing, specs

Reasoning escalation (within gpt-5.3-codex)

  • Default: LOW/MEDIUM
  • Escalate to HIGH/EXTRA HIGH if 2+ are true:

- decision is hard to reverse - affects 2+ domains (infra/data/security/ops/cost) - failure modes are subtle/expensive - requires long dependency-chain reasoning

NEVER do this on gpt-5.1-codex-mini

  • NEVER output steps that will be executed (tools, code, commands) — escalate
  • NEVER do security/auth/secrets — escalate
  • NEVER do architecture, migrations, brownfield refactors — escalate
  • NEVER do integration contracts or schema choreography — escalate
  • NEVER produce structured deliverables (tables/outlines/reports/specs) — escalate
  • NEVER make high-impact decisions or complex reasoning chains — escalate

If you catch yourself taking responsibility for correctness or safety, STOP and call sessions_spawn instead.

When to Stay on gpt-5.1-codex-mini

Only if safe/negligible and non-executable:

  • Intent routing / triage — classify, choose agent/model/reasoning
  • Summaries & extraction — key points, action items, fields, dedupe
  • Reformatting — convert to markdown/YAML/JSON templates (non-executable)
  • Prompt drafts — write a prompt for a stronger agent/model to run
  • Simple Q&A — definitions, short explanations, short translations, unit conversions
  • Casual chat — greetings, short acknowledgments

Keep mini replies concise.

Save even more: de-escalate

If a conversation was escalated to gpt-5.3-codex but the follow-up is clearly safe/negligible and non-executable, switch back to gpt-5.1-codex-mini.

Return the result directly. Do NOT mention the model switch unless the user asks.

Why the description field is so long

The Clawdbot skill system only injects the frontmatter description field into the system prompt — the body of SKILL.md is not automatically included. The model may optionally read the full file, but it is not guaranteed. Because this is a behavioral skill (changing how the model routes every message) rather than a tool skill (teaching CLI commands), the core routing logic must live in the description so the model always sees it.

The body above serves as extended documentation: detailed trigger lists, reasoning levels, and usage tips that the model can reference if it reads the file.

TL;DR: description = what the model always sees. body = reference docs.


平台分布

OpenClaw

94.05%
按下载量换算6,141

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install save-usage 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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