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Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
phoenixlucky/zerotoken-skill
让 Agent 高效又守纪律 — 不止省 token:ZeroToken 压缩无效上下文/推理/输出;尉缭子十原则约束权限边界、单一指令、先谋后动、验证先于结束;附 Unicode 编码规范、搜索规范、六种任务模式。More than token savings: ZeroToken efficiency + AI coding discipline for Reasonix / Codex / OpenCode / Hermes
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:phoenixlucky/zerotoken-skill
该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。
PROJECT README
让 Agent 用最少的 token 做最准的事
⚔️ 将军受命,君必先谋于庙,行令于廷,君身以斧钺授将。曰:左、右、中军皆有分职;若逾分而上请者死;军无二令,二令者诛;留令者诛;失令者诛。
💬 用不完,根本用不完,妈妈再也不用担心我缺 token 了。
ZeroToken Skill 是一套为 AI Agent 设计的提示词纪律规范——在不降低回答准确性的前提下,压缩无效上下文、无效解释、无效工具调用和无效输出,从而大幅降低 token 消耗和响应延迟。
它解决的核心问题是:Agent 在任务中经常过度读取、过度思考、过度输出,导致一次对话消耗成千上万不必要的 token。ZeroToken Skill 通过一套可执行的模式决策表 + 行为约束 + 工具链策略,让 Agent 在每一个任务环节都有明确的"省 token 行为准则"。
🎯 目标: 用最精准的提示,做最少的往返,产最精炼的结果。
✅ 适用于: Reasonix / Codex CLI / OpenCode / Hermes / Cline 等主流 Agent 工具。一次学习,全平台受益。
请依次阅读并安装以下 Skill。
请根据上面每个 Skill 的「安装指令」完成安装。
install-source --source https://clawhub.ai/phoenixlucky/zerotoken-skill
安装这个技能 https://clawhub.ai/phoenixlucky/zerotoken-skill
以下是 ZeroToken Skill 对五种主流 Agent 工具的具体强化方向。
| 强化维度 | 说明 |
|---|---|
| 🧠 原生 Skill 引擎 | Reasonix 的 Skill 机制原生支持本规范,载入即用,无需额外配置 |
| 🎯 自动模式匹配 | 根据请求特征自动选择六种任务模式之一(A-F),无需手动指定 |
| 🔧 工具链优化 | 按模式限制工具调用范围(简单问答不调工具、多文件任务分批加载) |
| 📄 输出规范 | 结论先行、不复述、要点+位置 等输出模板内嵌为默认行为 |
| 💰 Token 预算策略 | 按模式自动分配上下文深度:简单问答极低预算,重大重构允许高消耗 |
| 强化维度 | 说明 |
|---|---|
| 📏 提示词纪律 | 消除冗长的 Agent 开场白、过渡语和客套话,直入主题 |
| 🎣 工具调用策略 | 先搜索定位再局部读取,避免扫描全项目;能 1 步不用 2 步 |
| ✂️ 输出精简 | 只返回结果+验证+注意,不添加无关分析和总结评语 |
| 🧮 上下文预算意识 | 先判断请求类型再决定投入多少上下文,不默认全量读取 |
| 强化维度 | 说明 |
|---|---|
| 🎯 行为可预测性 | 请求类型公开匹配对应模式,Agent 行为一致可预期 |
| 🚫 避免过度探索 | 不 glob 全目录、不预览多个候选、不扫描无关文件 |
| 📋 输出结构一致 | 结论先行格式,开发者一眼看到结果无需翻找 |
| ⚡ 减少无效往返 | 短计划(3-5 步)+ 分批执行,首轮就给出可操作的输出 |
| 强化维度 | 说明 |
|---|---|
| 💬 指令响应效率 | 降低每次 instruct 调用的 token 消耗,响应更快 |
| 🔇 无装饰输出 | 直接给结果,无问候、无过渡、无"如果你还需要帮助" |
| 🧩 行为可配置 | 通过 system prompt 一次性注入完整决策表和行为规范 |
| 📉 上下文压缩 | 能用 1 句话表达的不用 3 句,保留全部准确性 |
| 强化维度 | 说明 |
|---|---|
| 📦 Skill 分发 | 一次编写,多平台加载,openclaw 作为官方发布中心 |
| 🔖 版本管理 | openclaw 托管最新 SKILL.md,所有用户统一更新路径 |
| 🔄 跨平台复用 | 同一套规范同时服务 Reasonix / Codex / Hermes 等不同工具 |
| 📐 标准化规范 | Skill 格式本身即是 ZeroToken 理念的实践——用最少的描述传达最完整的规则 |
根据你的请求特征,ZeroToken Skill 自动匹配六种任务模式。每种模式都有专属的工具链、输出格式和 token 预算策略:
| 模式 | 一句话概括 | Token 成本 |
|---|---|---|
| A. 💬 简单问答 | 直接回答,不跑工具 | 🔵 极低 |
| B. 🔧 代码小改 | 定位 → 读 → 精准改 → 最小验证 | 🟢 低 |
| C. 📦 多文件任务 | 短计划 → 分批加载 → 按步推进 | 🟡 中 |
| D. 📚 大资料总结 | 要点 + 证据位置,不逐段复述 | 🟠 中高 |
| E. 🏗️ 重大架构调整 | 诊断根因 → 确认方案 → 增量迁移 | 🔴 高(但可控) |
| F. 🖥️ Windows/PowerShell 环境适配 | 13 条陷阱规则 + 脚本工具,解决中文+Windows 工作流痛点 | 🟢 低 |
适用场景: 定义查询、翻译、短建议、快速事实确认。
典型信号:
"什么是 RESTful API?"
"把这段翻译成英文"
"Go 和 Rust 在并发模型上有什么不同?"
行为表现:
🏷️ 识别 → "简单问答,无需工具"
🔍 定位 → 从已加载上下文或内置知识提取
💡 输出 → 1-3 句精炼回答,无冗余开场白
不做什么: ❌ 不搜索代码库 ❌ 不调用外部工具 ❌ 不加"好的,我来回答..."这类客套话
适用场景: 单文件 bug 修复、配置项调整、变量重命名、简单样式修改。
典型信号:
"这个按钮颜色不对,改成蓝色"
"login 函数有个空指针异常"
"把超时时间从 30s 改成 60s"
行为表现:
🏷️ 识别 → "单文件局部修改"
🔍 定位 → 快速 grep / LSP 跳到目标行
🔧 修改 → 精准编辑,不扫描无关文件
✅ 验证 → 最小化验证(语法检查 / 单测)
不做什么: ❌ 不写长篇计划 ❌ 不重构无关代码 ❌ 不扫描整个项目
适用场景: 新增功能、常规重构、跨文件修改、接口变更。
典型信号:
"给用户模块添加导出 CSV 功能"
"把日志系统从 zap 迁移到 slog"
"重构 auth 中间件,支持多租户"
行为表现:
🏷️ 识别 → "跨文件任务,需要计划"
📋 计划 → 3-5 步短计划,标注文件清单
📂 分批 → 一次只加载 2-3 个相关文件
⚡ 执行 → 改一批 → 验证 → 下一批
不做什么: ❌ 不一次性加载所有文件 ❌ 不做过度设计 ❌ 不写超过 5 步的详细计划
适用场景: 长文档分析、日志审查、PR 差异审查、大型配置审计。
典型信号:
"总结这个 5000 行的日志中的关键错误"
"review 这个 PR,只说有问题的部分"
"这个设计文档太长了,提取架构决策"
行为表现:
🏷️ 识别 → "资料总结,压缩输出"
🔍 提取 → 逐段扫描,只标记关键信息
📊 输出 → 要点列表 + 证据位置
❌ 省略 → 不逐段复述,不加评语
不做什么: ❌ 不逐段翻译/复述 ❌ 不输出"这部分看起来没问题" ❌ 不添加无关分析
适用场景: 反复出 bug 的系统、架构不匹配、数据库迁移、大规模重构。
典型信号:
"这个支付模块太乱了,每次加功能都出 bug"
"把单体应用拆成微服务"
"ORM 性能太差,换成原生 SQL"
行为表现:
🏷️ 识别 → "重大变更,需要谨慎"
🩺 诊断 → 深入分析根因(非表面问题)
🤝 确认 → 向用户呈现 2-3 种方案+推荐
✅ 认可 → 用户确认后再动手
📈 增量 → 分步迁移,每步可验证/可回滚
核心区别: 这是唯一必须先确认方案再执行的模式。其他所有模式都是"识别即执行"。
⚠️ 此模式为可选环境适配,非默认行为。 仅当工作在 Windows PowerShell 环境且任务涉及中文时才启用。macOS / Linux 或纯英文工作流不需要此模式。
适用场景: Windows PowerShell + 中文环境下的文件读写、Git 操作、脚本执行、编码处理。
典型信号:
"这个中文文件打开是乱码"
"git diff 显示 \\xxx 而不是中文文件名"
"PowerShell 里中文报语法错误"
"文件被 GBK 污染了,修复一下"
行为表现:
🏷️ 识别 → "Windows/PowerShell + 中文环境,启用 F 模式"
📋 检查 → 13 条已知陷阱匹配当前症状
🛠️ 解决 → 对应脚本工具或安全模板处理
📝 输出 → 修复结果 + 验证确认
不做什么: ❌ 不在 bash 命令中直接嵌入含 + 的中文 ❌ 不使用 Add-Content 追加中文 ❌ 不直接在 PowerShell 中 print() 中文 ❌ 不忽略编码问题强行操作
内置工具包(scripts/): safe_io.py(安全读写)、detect_gbk_contamination.py(检测修复 GBK 污染)、batch_edit.py(批量编辑)、fix_encoding.py(编码转换)、verify_output.py(验证输出)、init_env.ps1(环境初始化)
将军受命,君必先谋于庙,行令于廷,君身以斧钺授将。曰:左、右、中军皆有分职;若逾分而上请者死;军无二令,二令者诛;留令者诛;失令者诛。
核心不是军事,而是 权限边界、单一指令、责任明确、执行一致。与 ZeroToken 纪律互补:省 token 是效率,尉缭子是秩序。
完整十原则(含违反示例)、与任务模式的对应关系及 System Prompt 总纲见 SKILL.md「⚔️ AI 编程总纲(尉缭子十原则)」。
当任务需要搜索外部资料时,按以下优先级执行:
| 优先级 | 方式 | 条件 |
|---|---|---|
| 🥇 Chrome MCP | 真实浏览器搜索(不限百度) | mcp_call.py 存在且服务在线 |
| 🥈 web_fetch | 备选 | 仅当 Chrome MCP 不可用 |
Chrome MCP 真实浏览器可通杀微博/知乎/小红书等反爬严格的平台;若 Chrome MCP 不可用,允许使用当前网络可用的其他搜索方式。
完整规则(禁用行为、Windows 调用注意、搜索命令示例)见 SKILL.md「🔍 搜索资料规范」。
用「目标 / 输入 / 约束 / 输出 / 预算」五要素压缩提示词;请求含糊时先用模板提炼再执行,只有缺少关键输入会导致结果不可用才追问,且一次只问 1 个问题。模板全文见 SKILL.md「📝 精准提示词模板」。
全项目硬性编码规范,详见 docs/unicode-encoding-spec.md(15 条硬性规定 + 项目执行细则):
.ps1 例外,必须 UTF-8 with BOM)open() 一律显式 encoding='utf-8',写模式加 newline='\n' 防 CRLF 污染errors='replace' 静默损坏数据;非 UTF-8/UTF-16/GB18030 文件显式抛错sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')charset=utf-8;JSON 用 ensure_ascii=Falsepython scripts/audit_encoding.py --root . --out audit_result.txt 全项目审计(检测非 UTF-8 / 替换字符 / 混合换行)当用户明确要求"省 token"时,叠加更激进的压缩规则(零问候、最大压缩输出、省略冗余、准确性不妥协),触发词如"省点 token""简洁点""直接给结果"。完整规则见 SKILL.md「⚡ ZeroToken 强化模式」。
教学/学习、头脑风暴、深度研究、用户要求详细等场景自动退出 ZeroToken 模式,切换为详尽模式。完整规则见 SKILL.md「🚫 何时不使用 ZeroToken」。
所有详细规范定义在 SKILL.md,配套脚本工具在 scripts/ 目录:
docs/unicode-encoding-spec.mdsafe_io.py, detect_gbk_contamination.py, batch_edit.py, fix_encoding.py, verify_output.py, audit_encoding.py, init_env.ps1针对 OpenAI 兼容接口(含 Codex、OpenCode、Hermes 等)的预设配置位于 agents/openai.yaml,可直接导入使用。
| # | 原则 | 含义 |
|---|---|---|
| 1 | 先分类,再预算 | 接到请求先确定模式,再分配 token |
| 2 | 压缩提示词 | 用最短的精确描述代替长段落 |
| 3 | 渐进读取 | 按需读取,不看完整文件 |
| 4 | 先给结果 | 结论先行,细节随后 |
| 5 | 不复述 | 不重复用户已说的内容 |
| 6 | plan 只写顶层步骤 | 避免 bullet 子步骤被 todo 系统注册为独立待办项 |
| 7 | 设置停止条件 | 已定位目标、必要调用方和验证方式后即停止搜索,不重复读取未变化的文件 |
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⚡ 少即是多 — Less is More
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: skill、ai-workflow、context-optimization、prompt-engineering、token-budget。