Une compétence de guidage spécialisée qui permet aux agents AI de minimiser la consommation de token en identifiant et en éliminant le contexte de conversation redondant.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install save-token
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer save-token via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Save Token ?
Save Token est une compétence de guidage stratégique conçue pour l'écosystème Openclaw Skills. Elle sert de cadre comportemental qui enseigne aux agents AI comment reconnaître le contenu répété, gérer les conversations de longue durée et résumer les données au lieu de renvoyer l'historique complet aux API LLM. En mettant en œuvre ces modèles, les développeurs peuvent réduire considérablement les coûts opérationnels et éviter l'épuisement de la fenêtre de contexte.
Contrairement aux scripts d'exécution, cette compétence agit comme une couche cognitive pour les agents. Elle fournit la logique nécessaire pour détecter les scénarios à coût élevé — tels que les longs dialogues ou les lectures de fichiers répétées — et demande à l'agent d'appliquer des techniques de compression ou de déduplication. Cela garantit que les informations les plus pertinentes sont préservées tandis que la surcharge inutile est écartée.
Cas d'utilisation de Save Token
- Réduction des coûts de facturation d'API lors de longues sessions de développement ou de chats multi-tours.
- Prévention du dépassement de contexte lors de travail avec des bases de code volumineuses ou des fichiers journaux étendus.
- Optimisation des performances de l'agent dans des tâches complexes nécessitant plusieurs lectures de la même documentation.
- Simplification de la gestion des erreurs en résumant les stack traces répétitifs en modèles exploitables.
Comment fonctionne Save Token
- L'agent reçoit une tâche et surveille automatiquement la taille du contexte actuel et la redondance du contenu.
- La compétence se déclenche si des seuils spécifiques sont atteints, comme des conversations dépassant 10 tours ou la détection de blocs identiques de plus de 100 caractères.
- L'agent évalue le contexte actif et sélectionne la stratégie Openclaw Skills optimale, telle que la résumé ou le référencement.
- Les données redondantes sont remplacées par des résumés concis ou des pointeurs vers des messages précédents.
- L'agent signale les économies de token calculées à l'utilisateur avant de poursuivre avec la charge utile optimisée.
Configuration de Save Token
Pour intégrer cette compétence de guidage dans votre environnement d'agent, assurez-vous que votre agent a accès au répertoire Openclaw Skills. Vous pouvez initialiser la configuration à l'aide de la commande suivante :
# Install the save-token guidance into your agent workspace
openclaw install save-token
Aucune clé API supplémentaire n'est requise car cette compétence optimise les flux de travail de communication existants.
Schéma de données et taxonomie de Save Token
La compétence utilise un format de rapport structuré pour suivre les mesures d'optimisation et garantit l'intégrité des données grâce à la taxonomie suivante :
| Attribute | Description |
|---|---|
| Strategy Name | La méthode spécifique appliquée (ex : Summarize, Reference, De-duplicate) |
| Context Before | Le nombre initial de token avant optimisation |
| Context After | Le nombre final de token envoyé à l'API |
| Savings | Le total de tokens économisés et le pourcentage de réduction |
| Source Reference | Métadonnées pointant vers le fichier d'origine ou l'entrée de journal qui a été compressé |
Fonctionnalités avancées de Save Token
- Superposition de plusieurs stratégies : combinez le résumé de l'historique ancien avec la déduplication de journaux d'erreurs identiques.
- Seuils intelligents : déclencheurs personnalisés basés sur le nombre de caractères (ex : >5000 caractères) ou la détection de mots-clés spécifiques comme 'cost' ou 'optimize'.
- Rapports automatisés : génère un résumé 'Token Optimization Applied' pour chaque réduction de contexte significative.
- Architecture orientée guidage : garantit que l'agent garde le contrôle sur le contenu vital tout en suivant les meilleures pratiques de Openclaw Skills.
SKILL.md
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