AC token-optimizer
Сократите использование токенов в системах ИИ-агентов (Claude Code, OpenClaw, GPT Codex, Cursor, Windsurf, Aider и т. д.), применяя сжатие контекста, выборочную загрузку, дедупликацию промптов, стратегии кэширования и эффективные определения инструментов. Используйте, когда: (1) пользователь хочет сократить расходы на ИИ или потребление токенов, (2) оптимизируете CLAUDE.md, AGENTS.md, системные промпты или файлы навыков по размеру, (3) проектируете архитектуры агентов, эффективные по токенам, (4) проводите аудит проекта или конфигурации на предмет раздувания контекста, (5) создаете навыки или промпты, которые минимизируют использование контекстного окна, (6) спрашиваете о контекстной инженерии, сжатии промптов, LLMLingua, компактировании или суб-агентских паттернах для экономии токенов. Срабатывает по командам: «сократить токены», «оптимизировать токены», «использование токенов», «раздувание контекста», «сжатие промптов», «контекстная инженерия», «аудит токенов», «сократить расходы», «эффективный по токенам», «компактный контекст».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reduce token usage in AI agent systems (Claude Code, OpenClaw, GPT Cod…»
Reduce token usage in AI agent systems (Claude Code, OpenClaw, GPT Codex, Cursor, Windsurf, Aider, etc.) by applying context compression, selective loading, prompt deduplication, caching strategies, and efficient tool definitions. Use when: (1) the user wants to cut AI costs or token burn, (2) optimizing CLAUDE.md, AGENTS.md, system prompts, or skill files for size, (3) designing token-efficient agent architectures, (4) auditing a project or config for context bloat, (5) building skills or prompts that minimize context window usage, (6) asking about context engineering, prompt compression, LLMLingua, compaction, or sub-agent patterns for token savings. Triggers on: "reduce tokens", "optimize tokens", "token usage", "context bloat", "prompt compression", "context engineering", "token audit", "cut costs", "token-efficient", "compact context".
Сократите использование токенов в системах ИИ-агентов (Claude Code, OpenClaw, GPT Codex, Cursor, Windsurf, Aider и т.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (token-optimizer) не совпадает с папкой (lean-context)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2320 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 852: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.