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Agent Skill · 待分类

save-token(保存令牌)

save-token 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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-token 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 9,815。

总安装 222周安装 9GitHub Stars 1下载 70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:save-token(保存令牌)
来源仓库:https://github.com/yesilsin-netizen/save-token
仓库路径:skills/save-token
安装命令:
npx skills add https://github.com/yesilsin-netizen/save-token --skill save-token
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/yesilsin-netizen/save-token --skill save-token

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

save-token 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限和维护状态。

使用前应检查是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。save-token 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/save-token

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/yesilsin-netizen/save-token --skill save-token;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

save-token 怎么安装?

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

save-token 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。

save-token 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

save-token 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。

save-token 用的人多吗?

公开数据是累计安装 222 次,近一周安装 9 次,下载 70 次,GitHub 1 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。

save-token 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
save-token

保存令牌 · 本页

2221只读未明确通过

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

💰 Save Token | Token 节省器

A guiding skill that teaches agents how to save tokens by avoiding duplicate context. 指导 Agent 如何通过避免重复上下文来节省 Token 的技能。

⚠️ Important Clarification | 重要说明

Clarification说明
This is a guiding skillSkill itself cannot modify agent's runtime context
Agent performs the actionAgent follows the guidance to optimize context
这是一个指导性 SkillSkill 本身不能修改 Agent 的运行时上下文
由 Agent 执行操作Agent 遵循指导来优化上下文

🎯 When to Use | 使用时机

Agent 自动触发条件(满足任一即应调用):

  • 用户提到 "token" / "成本" / "省钱" / "费用"
  • 对话已超过 10 轮
  • 同一文件被读取超过 1 次
  • 任务前上下文超过 5000 字符
SituationAction场景操作
User mentions "token" or "cost"Apply save-token strategies用户提到 token 或成本应用 save-token 策略
Long conversation (>10 turns)Summarize old context长对话(>10轮)摘要旧上下文
File read multiple timesReference previous read, don't re-read文件被多次读取引用之前的读取,不重复读取
Repeated error messagesSummarize error pattern, don't repeat full error重复错误消息摘要错误模式,不重复完整错误

📋 Token-Saving Strategies | 节省 Token 策略

Strategy 1: Summarize Instead of Re-sending | 策略1:摘要代替重发

When: Old conversation context is no longer directly relevant 当:旧对话上下文不再直接相关时

Do:

  • Summarize key points from earlier conversation
  • Replace full history with concise summary
  • Keep only the most relevant recent messages

做法:

  • 摘要早期对话的关键点
  • 用简洁摘要替换完整历史
  • 只保留最相关的最近消息

Example:

❌ Bad: Re-sending 50 turns of conversation (10,000+ tokens)
✅ Good: "Previous context: User was analyzing stock investment strategies.
   Key decisions made: prioritize low P/E, check cash flow.
   Now focusing on: specific company analysis."

Strategy 2: Reference Instead of Repeat | 策略2:引用代替重复

When: Same file/content needs to be referenced again 当:需要再次引用同一文件/内容时

Do:

  • Don't re-read the entire file
  • Reference the key information already extracted
  • Only read new sections if needed

做法:

  • 不要重新读取整个文件
  • 引用已提取的关键信息
  • 仅在需要时读取新部分

Example:

❌ Bad: Reading the same 200KB file again
✅ Good: "As we found earlier in the file, the revenue is $50M..."

Strategy 3: De-duplicate Identical Blocks | 策略3:去重相同块

When: Identical text appears multiple times in context 当:相同文本在上下文中多次出现时

Do:

  • Identify identical blocks (≥100 characters)
  • Keep only the first occurrence
  • Note what was removed

做法:

  • 识别相同块(≥100字符)
  • 只保留首次出现
  • 记录删除了什么

Example:

❌ Bad: Same error message appears 5 times (500 chars × 5 = 2500 chars)
✅ Good: "[Error message appeared 5 times, showing once]: Connection timeout..."

Strategy 4: Compress Verbose Output | 策略4:压缩冗长输出

When: Tool output or file content is very long 当:工具输出或文件内容很长时

Do:

  • Extract only relevant parts
  • Summarize the rest
  • Note the source for reference

做法:

  • 只提取相关部分
  • 摘要其余部分
  • 记录来源以供参考

Example:

❌ Bad: Including full 1000-line log file
✅ Good: "Log file (1000 lines): Key errors on lines 45, 78, 234.
   Pattern: Connection drops every 5 minutes. Full log available if needed."

🔄 Workflow | 工作流程

重要:Agent 应在每次任务开始前主动检查以下条件:

每次任务开始前的检查流程:

1. 检查对话轮数:是否 > 10 轮?
2. 检查上下文大小:是否 > 5000 字符?
3. 检查文件读取:是否有文件被读取超过 1 次?
4. 检查用户意图:用户是否提到 "token" / "成本" / "省钱"?

如果满足任一条件 → 应用 save-token 策略 → 报告优化结果 → 继续执行任务

建议:Agent 可以在回复用户前,先问自己:

  • "我的上下文是否已经很长?"
  • "是否有重复内容我可以省略?"
  • "我可以用摘要代替重发吗?"

📊 Reporting Format | 报告格式

When applying token-saving strategies, inform the user:

💡 Token Optimization Applied:
- Strategy: [Strategy Name]
- Context before: X tokens
- Context after: Y tokens
- Saved: Z tokens (P%)

⚠️ What This Skill Cannot Do | 此 Skill 不能做的事

Cannot DoReason不能做原因
Directly modify contextSkill is guidance, not execution直接修改上下文Skill 是指导,不是执行
Automatically delete contentAgent must decide what to keep自动删除内容Agent 必须决定保留什么
Guarantee exact savingsDepends on implementation保证精确节省量取决于实现方式

✅ What This Skill Does | 此 Skill 能做的事

DoesDescription能做描述
Provide strategiesTeaches how to save tokens提供策略教如何节省 Token
Identify opportunitiesHelps recognize when to apply识别机会帮助识别何时应用
Guide implementationShows best practices指导实现展示最佳实践

📝 Version | 版本

  • Version: 1.1.0
  • Updated: 2026-03-12
  • Change: Clarified that this is a guiding skill, not an execution script

平台分布

Codex

33.92%
按下载量换算24

Claude

30.77%
按下载量换算22

Cursor

18.3%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.32%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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