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zhu1090093659/dsh-webDeepSeek Harness(DSH)Web 插件聚合生态包 · 一切皆插件,创意工坊分发(dsh-market.com)
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。
| 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)。
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。
| 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/PowerShell | detect_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. POSIX | detect_env.py 报 Linux/macOS | sh/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。
| 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 |
| 🦾 Cline | A-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)
references/(按需读取)
| 文档 | 内容 |
|---|---|
windows-powershell.md | F 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.md | E 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:
references/search.md.ps1 例外带 BOM),见 docs/unicode-encoding-spec.md| # | 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 |
| 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 |
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 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