省Token助手

要解决的问题

省Token助手针对 AI 对话、内容创作和 Skill 调试中的“轮次多、上下文膨胀、积分消耗快”问题。它不是通用工具调用器，而是一组面向提问、模板、任务存档和模型选择的约束规则：把模糊需求整理成可执行提示，把多轮试错压缩为一次性输出，并在任务结束后清理上下文。

工作方式

技能在用户提到“怎么省Token”“帮我优化提问”“批量写”“存档”等触发词时激活，提供直接、简洁的方法：

• 精准定位：在代码或文件任务中直接给出 路径、行号、目标函数，减少模型搜索与猜测。
• 一次说清：用“需求 + 风格 + 格式 + 约束”的模板，降低反复修改轮次。
• 控制输出：明确要求 Markdown、列表、表格、无解释性废话，避免输出膨胀。
• 批量创作：将多条文案、短图文、问答拆成一次批量任务。
• 及时存档：任务完成后写入 memory 文件或工作目录记录，继续旧任务时重新装载，而不是依赖越来越长的上下文。

它还内置 7 类任务模板和模型选择建议，例如代码调试偏重推理模型、简单问答偏重低消耗模型。

适用边界

它适合已经知道目标产物、需要控制对话成本的工程师、创作者和 Skill 开发者；不适合需要模型自主探索未知系统、长期无人值守执行或复杂多工具编排的任务。存档依赖工作目录可写，实际 Token 消耗仍会随任务复杂度、模型和上下文长度变化。