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Agent Skill · 研究检索

token-saving-mastery(代币节省掌握)

token-saving-mastery 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。

token-saving-mastery 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 35,385。

总安装 2,093周安装 89GitHub Stars 公开资料未说明下载 733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:token-saving-mastery(代币节省掌握)
来源仓库:https://github.com/smseow001/token-saving-mastery
安装命令:
openclaw skills install token-saving-mastery
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 token-saving-mastery

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。

提供节省 Token 的实战技巧与优化策略。涵盖对话压缩、上下文管理和提示词设计等方面。帮助用户降低 AI 交互成本,提升性价比。安装前请确认权限和维护状态,注意是否触发网络请求。适用于 OpenClaw 宿主环境。token-saving-mastery 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 token-saving-mastery;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-saving-mastery 怎么安装?

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

token-saving-mastery 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。

token-saving-mastery 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-saving-mastery 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。

token-saving-mastery 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,093 次,近一周安装 89 次,下载 733 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。

token-saving-mastery 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

  • 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

  • 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-saving-mastery

代币节省掌握 · 本页

2,093—需要联网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
token-saving-mastery
description
节省 Token 的实战技巧 — 优化 AI 对话成本,提升性价比
category
productivity

Token 节省大师 | Token-Saving Mastery

通过 4 大策略显著降低 AI 对话 Token 消耗,节省 30-70% 成本。

技能列表

1. 用 session_search 控制上下文 | session_search Context Control

难度: ⭐ 低

原理: AI 历史越长,消耗越多。只加载相关的记忆片段而非全部历史。

操作步骤:

1. 对话开始时,先调用 session_search 搜索关键词
2. 找到相关上下文后,整理成摘要注入对话
3. 让 AI 基于摘要继续,而非完整历史

适用场景: 多项目并行、长期开发、跨 session 协作


2. 减少技能文件体积 | Trim Skill File Bloat

难度: ⭐⭐ 中

原理: 每个 skill 的 system prompt 都会被加载,太大浪费。

操作步骤:

1. 用 skills_list 列出所有技能
2. 检查每个 skill 的 SKILL.md 体积
3. 删除以下内容:
   - 冗余的示例代码(保留 1-2 个即可)
   - 过时的 API 版本说明
   - 重复的步骤描述
   - 不常用的参考资料
4. 用 skill_view(name) 检查实际使用的行数
5. 用 skill_manage patch 精简

参考体积: 一个精简的 skill 应在 2-5KB 之间


3. 定期清理 session | Periodic Session Cleanup

难度: ⭐ 低

原理: session_history 无限累计,每次新建都会加载。

操作步骤:

1. 每周/每月运行一次 session 清理
2. 用 session_search 搜索关键项目名
3. 导出重要对话到外部笔记(Obsidian/Notion)
4. 标记不重要 session 为归档
5. 设置 cron 任务自动归档超过 30 天的 session

Cron 示例:

hermes cron create \
  --name "Session Cleanup" \
  --prompt "归档 30 天前的 session,保留最近 10 个" \
  --schedule "0 2 * * 0" \
  --skills "session_search"

4. Cron 任务用轻量 prompt | Lightweight Cron Prompts

难度: ⭐ 低

原理: Cron 任务在后台运行,不需要花哨的引导语和示例。

操作步骤:

1. 写 cron prompt 时遵守:
   - 直接说任务,不写"你是一个专业的..."
   - 不要示例,一个都不要
   - 结论导向:"输出 X,返回 Y"
   - 限制输出长度:"不超过 100 字"
2. 关联 skills 而非把知识写进 prompt
3. 避免多轮对话,用单次完成的任务

对比:

❌ 浪费写法:

你是一个专业的数据分析师,请帮我分析销售数据...
(200字引导 + 3个示例 + 200字总结要求)

✅ 节省写法:

分析附件 sales.csv,按地区统计月销售额,输出 TOP3 地区。

效果预估

策略节省比例实施难度
session_search 控制20-40%⭐
精简技能文件10-20%⭐⭐
定期清理 session15-30%⭐
轻量 cron prompt10-25%⭐

综合节省:30-70%


变现路径

  1. ClawHub 技能市场 — 上传本技能,设置付费下载
  2. 定制优化服务 — 按小时收费帮用户优化 Token 使用
  3. 企业内部培训 — 打包成教程卖给团队
  4. API 成本顾问 — 帮开发者分析并优化 AI 调用成本

验证步骤

完成设置后,运行:

hermes session list | wc -l  # 查看 session 数量
hermes skills list | wc -l   # 查看技能数量

对比优化前后的 API 调用账单,验证节省效果。

平台分布

OpenClaw

89.18%
按下载量换算654

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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