面向减少令牌用量的 Agent Skills
减少 Token 用量涵盖能降低 Agent 发送和接收 token 数量的 Skill，使每轮成本更低并落在上下文限制内。这里的 Skill 分为六个方面：提示形态、上下文选择、早期轮次压缩、在 API 支持时缓存稳定前缀、把轮次路由到更小的模型，以及度量。这是入门主题，因此这些 Skill 假设你仍在养成习惯，而不是在调优大型生产系统。使用排名列表时，对照你自己的瓶颈阅读每个 Skill 的描述。如果你的提示很长，从提示形态入手。如果你粘贴整个代码仓库，从上下文选择入手。如果长对话会中断，看看压缩和缓存。选一个 Skill，应用它，并统计前后的 token 数。
8 个先看17 个推荐选项
从这些开始。
Using fewer tokens is a design problem: smaller prompts, less context, compression, cache, cheaper models, and a counter.
这些是和这项工作最接近的结果。从第一条开始，打开后即可安装。
- 排名 01查看 Agent Skill直接匹配
caveman
精选超压缩通信模式，在保持技术准确性的同时减少输出 token。级别：lite、full、ultra 及文言变体。用于 /caveman、“caveman mode”、“talk like caveman”、“be brief”或“less tokens”。
- 排名 02查看 Agent Skill直接匹配
token-efficiency
实现高性价比 Claude Code 使用的 token 优化最佳实践：高效读取文件、静默输出模式、用 grep 代替读取、用 bash 代替文件读取，以及模型选择指导。直接针对减少 token 使用。
2,362 · 受欢迎程度 - 排名 03查看 Agent Skill直接匹配
caveman-learn
根据Caveman学习报告采取行动，审查排名靠前的token消耗点，并在每次编辑同意的情况下应用降本修复，衡量token节省。直接针对token使用量测量和削减。
87,997 · 受欢迎程度 - 排名 04查看 Agent Skill直接匹配
context-mode
精选在处理大型输出时，使用 context-mode 工具（ctx_execute、ctx_execute_file）代替 Bash/cat。触发条件：“分析日志”、“总结输出”、“处理数据”、“解析 JSON”、“过滤结果”、“提取错误”、“检查构建输出”、“分析依赖”、“处理 API 响应”、“大文件分析”、“页面快照”、“浏览器快照”、“DOM 结构”、“检查页面”、“无障碍树”、“Playwright 快照”、“运行测试”、“测试输出”、“覆盖率报告”、“git log”、“最近提交”、“分支间差异”、“列出容器”、“pod 状态”、“磁盘使用”、“获取文档”、“API 参考”、“索引文档”、“调用 API”、“检查响应”、“查询结果”、“查找 TODO”、“统计行数”、“代码库统计”、“安全审计”、“过时包”、“依赖树”、“云资源”、“CI/CD 输出”。还会在任何可能超过 20 行的 MCP 工具输出上触发。子代理路由通过 PreToolUse 钩子自动处理。
- 排名 05查看 Agent Skill直接匹配
cost-tracking
从本地指标日志跟踪并报告 Claude Code token 使用量、支出和预算，并按模型、会话和日期细分。直接涵盖 token 使用量测量。
声明的前提（自述）: Node.js
5,694 · 受欢迎程度 - 排名 06查看 Agent Skill直接匹配
session-report
从本地记录生成 Claude Code 会话使用情况的可探索 HTML 报告——token、缓存、子代理、技能和昂贵提示——并附优化建议。直接涵盖 token 使用量测量。
3,019 · 受欢迎程度 - 排名 07查看 Agent Skill直接匹配
agent-pulse
检查跨多种工具的本地 AI agent 活动，报告会话、token、工具调用、模型使用、估算成本、预算和优化建议。直接涵盖 token 使用量测量。
47,517 · 受欢迎程度 - 排名 08查看 Agent Skill直接匹配
claude-api
官方|- Claude API / Anthropic SDK 参考——模型 ID、定价、参数、流式传输、工具使用、MCP、agents、缓存、token 计数、模型迁移。触发条件——在打开目标文件之前阅读；不要因为“看起来像一行代码”就跳过——每当：提示词以任何形式提到 Claude/Anthropic（Claude、Anthropic、Fable、Opus、Sonnet、Haiku、`anthropic`、`@anthropic-ai`、`claude-*`、`us.anthropic.*`、`[1m]`）；用户询问 LLM（定价/模型选择/限制/缓存）——绝不要凭记忆回答；或者任务属于 LLM 形态但未说明提供商（agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use；生成/总结/提取/分类/改写/对话；调试拒绝/截断/流式传输/工具调用/token）。仅当正在处理其他提供商时跳过（覆盖所有触发条件）：查询中明确提到 OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama；或者 `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` 在项目中命中（如果未指定提供商，先运行此 grep——不要读取文件）。
展开另外 9 个 Agent Skills
- 排名 09查看 Agent Skill可能匹配
azure-aigateway
官方description: "将 Azure API Management 配置为 AI 模型、MCP 工具和 Agent 的 AI Gateway。适用场景：语义缓存、token 限制、内容安全、负载均衡、AI 模型治理、MCP 速率限制、越狱检测、添加 Azure OpenAI 后端、添加 AI Foundry 模型、测试 AI gateway、LLM 策略、配置 AI 后端、token 指标、AI 成本控制、转换 API"
514,751 · 受欢迎程度 - 排名 10查看 Agent Skill可能匹配
gemini-api
官方当用户询问在企业环境中使用 Gemini，或明确提到 Vertex AI、Google Cloud 或 Agent Platform 时使用。指导如何在 Agent Platform 上使用 Gemini API 与 Google Gen AI SDK。涵盖 SDK 用法（Python、JS/TS、Go、Java、C#），以及多模态输入、工具、媒体生成、缓存、批量预测和 Live API 等能力。
声明的前提（自述）: Credentials
- 排名 11查看 Agent Skill可能匹配
gemini-api-dev
指导针对 Gemini API 编写代码，涵盖模型、流式传输、函数调用和结构化输出。涉及 token 限制和模型选择，但不专注于减少 token 用量。
23,448 · 受欢迎程度 - 排名 12查看 Agent Skill可能匹配
planning-with-files-es
面向多步骤 Agent 任务的持久化基于文件的规划，将 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 保存在磁盘上，并通过生命周期钩子注入选定上下文。上下文选择可减少 token 用量。
6,413 · 受欢迎程度 - 排名 13查看 Agent Skill可能匹配
qianwen-usage
管理 QianWenAI 账户认证并查询用量、账单、订阅、免费层配额和 Token Plan 状态。报告 token 用量但不减少用量。
声明的前提（自述）: Node.js
4,914 · 受欢迎程度 - 排名 14查看 Agent Skill可能匹配
qwencloud-usage
管理 QwenCloud 账户认证，并查询用量、账单、订阅、免费层配额和 Token Plan 状态。报告 token 用量，但不减少用量。
1,424 · 受欢迎程度 - 排名 15查看 Agent Skill可能匹配
agent-platform-alert-configuration
官方>- 使用 OpenTelemetry (OTel) 指标为 AI agents 配置最佳实践告警策略，并将输出生成为 Terraform (.tf) 配置文件。适用于分析、编写或部署告警策略，以监控 agent 延迟、错误率、token 用量与质量指标。不适用于与 AI agents 无关的标准基础设施监控，或当 agent 未使用 OpenTelemetry 进行埋点时（用于 Reliability、Cost、Safety、Security 告警）。注意：Reliability、Cost、Safety 与 Security 告警使用通用 OTel 指标，可跨运行时（如 Cloud Run、Vertex AI）工作。Quality 告警依赖 Vertex AI Online Monitors，并严格绑定于 Vertex AI 部署。
声明的前提（自述）: Python
- 排名 16查看 Agent Skill可能匹配
loop-design-check
设计并审查面向目标的 Agent 循环，以应对空转和失控执行等失败模式，涵盖机器可判定的目标和失控预防。失控预防可以限制 token 消耗。
2,883 · 受欢迎程度 - 排名 17查看 Agent Skill可能匹配
vercel-cli-with-tokens
官方使用基于 token 的认证在 Vercel 上部署和管理项目。适用于使用访问令牌而非交互式登录来操作 Vercel CLI 的场景——例如“deploy to vercel”“set up vercel”“add environment variables to vercel”。
这个话题涵盖什么
每个子主题对应一类具体场景下的 Agent Skills。
- Prompt shape
- What you put in the prompt is the first budget item.
- Context selection
- Do not paste everything if three files would do.
- Compression
- Shrink earlier turns so later ones still fit.
- Caching
- Pay once for a stable prefix if the API allows it.
- Routing
- Not every turn needs the largest model.
- Measurement
- If you do not count tokens, you are not optimizing them.
常见问题
- 这个列表是如何排序的？
- 技能按观察到的搜索需求排序，直接匹配该主题的排在前面。排名还限制任何单个发布者能占据的技能数量，因此一位作者无法占满页面。
- 使用这些技能之前，我需要先测量 token 吗？
- 测量是子主题之一，其取向很直白：如果你不数 token，你就没有在优化它们。先数能告诉你其他领域——比如提示形态或上下文选择——中究竟是哪个在真正消耗你。
- 初学者应该从哪个子主题开始？
- 提示词形态是第一项预算，因为你放进提示词的内容决定了其余部分。上下文选择是下一个杠杆：如果三个文件就够，就不要粘贴所有内容。
- 缓存和路由可以与压缩一起使用吗？
- 它们解决的是账单的不同部分。缓存在 API 允许的情况下为稳定前缀一次性付费，路由把不需要最大模型的轮次发送给更小的模型，压缩则缩小较早的轮次，让后续轮次仍能容纳。
如何安装 Agent Skill
从本页第一条开始。Claude Code 会读取放进 skills 目录的 SKILL.md：
- Claude Code——把 caveman 的 SKILL.md 复制到 ~/.claude/skills/caveman/（个人使用），或 .claude/skills/caveman/（随项目共享）。
- 从 registry 安装——运行 npx skills add JuliusBrussee/caveman@caveman。
- 或者从 caveman 的来源下载 SKILL.md，放进上面的目录。
如何挑选 安装前先看出处和技能自身的说明。Official 与 Notable 标签描述的是技能来源。