autonomous-cost-optimizer 是一个用于自主编码场景的 Token 与成本优化技能，核心目标是在自主编码运行过程中追踪 Token 使用量、优化 API 成本、管理预算并提升整体效率。它适用于需要控制模型调用开销、评估功能成本效益或在预算范围内持续工作的自动化编码流程。
主要能力
该技能提供 CostOptimizer 核心类，可通过 track_usage 方法记录输入与输出 Token 数量，并通过 get_usage_report 生成用量报告，报告中包含累计总成本等数据。通过 is_within_budget 方法可以在给定预算（如 10.00 美元）内判断是否继续工作，超出时触发节省成本的措施，例如进入效率模式（enter_efficiency_mode）。
其工作流分为四个阶段：追踪（TRACK）阶段监控每次请求的 Token 用量、计算每个功能的成本、累计会话成本并将用量记录到历史；分析（ANALYZE）阶段识别高成本操作、比较不同功能的效率、发现浪费模式并计算每个功能的 ROI；优化（OPTIMIZE）阶段在接近上下文限制时压缩上下文、缓存重复查询、批量处理相似操作并优先处理高 ROI 功能；报告（REPORT）阶段生成成本明细、展示效率指标并给出优化建议。
效率指标与优化策略
该技能定义了 EfficiencyMetrics 数据结构，包含 tokens_per_feature（每功能 Token 数）、cost_per_feature（每功能成本）、features_per_dollar（每美元功能数）、context_utilization（上下文利用率）与 cache_hit_rate（缓存命中率）等指标。
优化策略表列出了四种做法及其节省比例与权衡：上下文压缩（节省 20-40%，代价是轻微上下文损失）、响应缓存（节省 30-50%，需要存储空间）、批量操作（节省 15-25%，延迟更高）、模型选择（节省 50-90%，能力有所下降）。
定价参考
资料中提供了三类模型的定价参考：Claude 3.5 Sonnet 输入每 100 万 Token 3.00 美元、输出 15.00 美元；Claude 3 Opus 输入 15.00 美元、输出 75.00 美元；Claude 3 Haiku 输入 0.25 美元、输出 1.25 美元。
集成与脚本
集成点包括：context-compactor（缩减上下文大小）、memory-manager（缓存常见查询）、autonomous-loop（预算强制执行）、progress-tracker（效率指标）。相关文件包括 references/PRICING-GUIDE.md（成本计算）、references/OPTIMIZATION-STRATEGIES.md（优化策略），以及 scripts/cost_optimizer.py（核心优化器）、scripts/usage_tracker.py（追踪 Token 用量）、scripts/budget_manager.py（预算强制执行）、scripts/efficiency_analyzer.py（效率分析）。
适用场景与限制
该技能适合在自主编码中需要跟踪 Token 开销、控制 API 成本、管理预算或提升效率的场景。实际使用需依赖上述脚本模块与集成组件；关于具体平台支持范围、安装方式、是否收费及更多限制，资料中暂未提供。