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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

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⚡ ZeroToken Skill

让 Agent 用最少的 token 做最准的事

⚔️ 先谋后动,军无二令 —— 省 token 是效率,尉缭子是秩序。

💬 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。

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。本 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。

ZeroToken Skill 概览

目录


🔌 安装

方式操作
AI 助手安装(推荐)直接对助手说:安装这个技能 https://github.com/phoenixlucky/zerotoken-skill(或 ClawHub 源 https://clawhub.ai/phoenixlucky/zerotoken-skill)
远程 Skill 仓库引用install-source --source https://github.com/phoenixlucky/zerotoken-skill(或 --source https://clawhub.ai/phoenixlucky/zerotoken-skill)
手动载入克隆仓库,将本目录作为 Skill 载入,入口为 SKILL.md

📦 分发双端:GitHub(源码)+ ClawHub(发布包)。详见 references/publishing-clawhub.md(仅维护者)。


📋 能力一览

根据请求特征与系统环境,ZeroToken Skill 自动匹配七种任务模式。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 环境适配系统参数自动识别保存 + 15 条陷阱规则 + 脚本工具,Windows 系统自动启用🟢 低
G. 🐧 POSIX 标准工作流Linux/macOS 自动启用:sh/bash 工具链,不套用 PowerShell 规则🔵 极低

平台环境由 python scripts/detect_env.py 自动识别(SKILL.md 中的 F/G 模式),无需用户声明语言或平台。


🧩 任务模式速查

模式典型信号行为要点不做什么
A. 简单问答定义查询、翻译、短建议从已加载上下文/内置知识提取,1-3 句直接回答❌ 不搜索代码库 ❌ 不加客套话
B. 代码小改单文件 bug、配置调整、重命名grep 定位 → 只读命中行附近 → 精准改 → 最小验证❌ 不写长计划 ❌ 不重构无关代码
C. 多文件任务新增功能、常规重构、接口变更3-5 步短计划,一次加载 2-3 个文件,改一批验一批❌ 不一次性加载所有文件 ❌ 不超 5 步
D. 大资料总结长文档、日志、PR 差异只标记关键信息,输出「要点 + 证据位置」❌ 不逐段复述 ❌ 不加无关评语
E. 重大架构调整反复同类 bug、架构不匹配唯一必须先确认方案再执行:诊断根因 → 2-3 方案 → 增量迁移❌ 不跳过影响面评估 ❌ 不做不可逆大改
F. Windows/PowerShelldetect_env.py 报 Windows按保存的系统参数选 PowerShell,含特殊符号/中文的写入走 Python 脚本❌ 不在 Windows 用 bash ❌ 不用 Add-Content 写中文
G. POSIXdetect_env.py 报 Linux/macOSsh/bash(macOS 默认 zsh),不套用 F 模式规则❌ 不套用 PowerShell 规避规则

完整行为定义、工具链与输出模板见 SKILL.md;E 模式迁移手册见 references/refactor-playbook.md。


💻 平台集成

宿主强化方向
⚡ Reasonix原生 Skill 引擎、请求特征自动匹配模式、按模式限制工具调用范围
🤖 Codex CLI提示词纪律、先搜索后局部读取、只返回结果+验证+注意
🦾 ClineA-G 决策表约束读取深度、停止条件明确、结论先行输出
🔧 OpenCode行为可预期、避免全目录 glob、短计划分批执行、减少无效往返
🧠 Hermes降低每次 instruct 的 token 消耗、无装饰输出、system prompt 一次性注入
🌐 openclaw(ClawHub)Skill 分发与版本托管,同一套规范跨平台复用

📖 文档地图

文档分层: SKILL.md 是常驻核心(决策表 + 原则 + 输出格式,≤14KB);细节按需读取 references/ 下的参考文档——这样加载时不为当前任务用不到的内容付 token。

SKILL.md(常驻核心)

  • 📐 快速决策表 — 按请求类型匹配模式与工具链
  • 🧭 核心原则(8 条) — 先分类再预算、压缩提示词、渐进读取、先给结果、不复述、plan 只写顶层步骤、设置停止条件、先识别环境再选 Shell
  • ⚔️ AI 编程总纲(尉缭子十原则) — 权限边界、单一指令、责任明确、执行一致
  • 📝 精准提示词模板 — 目标 → 输入 → 约束 → 输出 → 预算
  • 🔄 任务模式要点 (A-G) — 每种模式的首轮行为
  • ⚡ ZeroToken 强化模式 & 退出条件 / 🛡️ 质量底线

references/(按需读取)

文档内容
windows-powershell.mdF 模式:15 条已知陷阱 + 脚本工具表 + 推荐工作流 + 安全读写模板
refactor-playbook.mdE 模式:根因诊断 → 影响面 → 方案确认 → 增量迁移 → 收尾
search.md搜索资料规范:仅用已注册工具、显式授权桥、数据外发提示、禁用行为
tool-mapping.md工具名跨宿主映射、宿主 verification 循环、plan/todo 注册行为
publishing-clawhub.md维护者手册:C1-C6 发布陷阱 + 固定发布时序

其他目录

  • 📜 docs/unicode-encoding-spec.md — Unicode 安全编码规范 15 条 + 项目执行细则
  • 🛠️ scripts/ 工具集 — zt.py(统一入口:zt.py help / zt.py check), detect_env.py, safe_io.py, detect_gbk_contamination.py, batch_edit.py, fix_encoding.py, verify_output.py, audit_encoding.py, audit_skill.py, bump_version.py, init_env.ps1

📚 延伸阅读

以下内容在 SKILL.md / references/ / docs/ 有完整定义,此处只给入口,避免双份事实源:


🔑 核心原则(一句话版)

#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
6plan 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
8先识别环境,再选 Shell命令行任务先跑 detect_env.py 保存系统参数,再按平台选 PowerShell / POSIX shell

🤖 Agent 预设

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。


👑 The King Skills

The King Skills 是一个 AI Agent Skill 索引网站,收集热门且好用的 AI Agent Skill,指导各种 AI Agent 快速一键安装配置。


⚡ 少即是多 — Less is More