前言¶
长对话、复杂推理和大文档处理时，输入、中间推理和回复都会快速堆高 token 用量，直接推高 API 成本并逼近上下文上限。常见做法是手动缩短提示词或事后删减历史，但很难覆盖「输入预处理、思考过程、输出格式、上下文窗口」整条链路。下面介绍社区 Skill Token节省王（坐标 @user_65cfe060/burgess-123），它面向 OpenClaw 问题解决全流程，用四种优化引擎与三种可切换模式，在资料中宣称整体可节省约 20%–40% 的 token 使用（分项比例为官方页面说明，实际效果取决于任务与模型）。
这是什么¶
Token节省王 是 SkillHub 上分类为 ai-agent 的社区 Skill（版本 1.0.0，来源 community，发布者 user_65cfe060）。页面标注作者为万里；标签 requires_api_key=false，安装后无需额外 API Key。
一句话定位：Token 优化专家——在 Agent 执行任务时，通过输入压缩、思考精炼、输出瘦身和上下文管理，减少各环节 token 消耗，并支持 极简（minimal） / 均衡（balanced） / 详细（detailed） 三种模式自动切换，官方说明为在节省 token 的同时尽量不影响理解。
核心功能¶
资料与 SkillHub 页面一致，能力可归纳为以下四块（各块节省比例为官方描述，非独立测评数据）。
输入压缩¶
智能识别冗余查询，提取核心指令，过滤非必要描述。官方标注约节省 15%–20% 输入侧 token。
思考精炼¶
用结构化推理替代长段自然语言，以符号缩写代替完整句子，压缩中间「思考」类文本。官方标注约节省 10%–15%。
输出瘦身¶
采用结论先行、列表优先、用表格替代长段描述等方式缩短回复。官方标注约节省 10%–15%。
上下文管理¶
通过概念索引、动态摘要、优先级窗口管理长上下文。官方标注约节省 5%–10%。
三种模式¶
- minimal（极简）、balanced（均衡）、detailed（详细）：按场景自动切换，无需在每条消息里手动指定模式（具体切换规则以 Skill 内
SKILL.md为准）。
自动激活¶
当用户表述中出现与「省 token、简洁、总结、精简、高效」相关的意图时，Skill 可被自动激活（以 Agent 加载该 Skill 后的行为为准）。
安装与启用¶
Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。在 SkillHub 页面给出的安装方式是：参照官方安装文档，安装坐标 @user_65cfe060/burgess-123。
1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先检查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可使用官方一键脚本（完整安装含 CLI 与默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅安装 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2、安装 Token节省王¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 实际读取的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/，Agent 可能无法加载。
skillhub install @user_65cfe060/burgess-123 --dir <你的 skills 目录>
常用客户端的 skills 路径（来自 SkillHub 安装文档）：
| 环境 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下 .agents/skills/ |
在 Cursor 中示例：
skillhub install @user_65cfe060/burgess-123 --dir ~/.cursor/skills/
安装后按你所用客户端要求重启或重新加载 Agent，使 Skill 生效。页面未单独列出 Codex CLI 与 Claude Code 的差异命令，安装步骤相同，仅 --dir 不同。
也可将下面提示词交给已具备 SkillHub 能力的 AI，由其按文档完成安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_65cfe060/burgess-123`。
典型用法¶
官方资料未提供独立脚本示例，用法体现在 Skill 被加载后的对话行为上：
- 在对应 Agent 的 skills 目录完成安装并启用 Skill。
- 发起长对话、复杂推理、代码生成或大文档相关任务；或在需求中带上「简洁」「总结」「精简」「省 token」「高效」等表述，以触发自动激活说明中的关键词场景。
- 观察 Agent 是否在输入整理、推理表述和回复结构上更紧凑；若需要更完整说明，可在对话中明确要求「详细」或「detailed」，与三种模式中的 detailed 方向一致（具体以 Skill 规则为准）。
搜索与核对坐标时可用：
skillhub search burgess
适用场景与注意¶
适合：官方列出的长对话、复杂推理、代码生成、大文档处理；希望在 OpenClaw 类问题解决流程中系统性控 token，而不是单次改 prompt。
注意：
- 节省比例（20%–40% 及各引擎分项）来自 SkillHub 页面文案，不是第三方基准测试结果，生产环境应结合自己的模型与任务抽样验证。
- 极简模式可能牺牲部分解释性；对合规、审计要求高的输出，宜倾向 balanced 或 detailed，或在提示中明确要求保留依据。
- Skill 描述针对 OpenClaw 全流程优化；在其他 Agent（如 Cursor、Codex）中行为取决于该客户端如何执行
SKILL.md指令，效果可能与 OpenClaw 不完全相同。 - 无需 API Key，但仍会产生所用大模型本身的 token 与费用。
结尾¶
Token节省王 把输入、思考、输出与上下文四条线的压缩策略写进一个社区 Skill，并通过三种模式做自动切换，适合在 Agent 日常开发中作为「默认省 token」的辅助规则。安装与坐标以 SkillHub 为准。
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_65cfe060/burgess-123
- API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_65cfe060/burgess-123
- 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
