词元 Token 节约省钱大师

解决什么问题

很多技能目录随着迭代积累，SKILL.md 越写越长，references/ 里出现重复主题，甚至同一技能在多个目录重复存放。这类问题不一定报错，却会扩大上下文体积、增加模型调用成本，也让维护者难以判断哪份是有效版本。这个技能把“Token 省耗”当作诊断对象，目标是在不改变技能核心逻辑的前提下，找出无效消耗并给出可执行清理方案。

如何工作

它按诊断、识别、确认、清理四步处理：

• 诊断扫描：读取约定技能目录，统计 SKILL.md 行数、description 长度、references/ 文件数和目录总大小。
• 冗余识别：对照 SKILL.md ≤100 行、description ≤120 字、references/ ≤10 个文件、总大小 ≤500KB 等阈值，标出超长、重复、低使用和重复目录。
• 建议输出：将压缩、合并、卸载、删除重复目录等操作整理成报告，而不是直接落盘。
• 授权执行：用户逐项确认后才执行删除、移动或清理，并在操作前备份原文件。

适用边界

它适合用于本地技能目录的定期体检，尤其适合 SKILL.md 膨胀、references/ 重复较多、目录存在多版本副本的场景。需要注意它依赖明确的本地路径和目录结构，删除类操作必须授权，且“移动到 references/”并不等于功能增强，只是降低主文件占用。若技能本身仍由外部系统动态生成，建议先确认版本来源，再执行清理。