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更新于 10-15 14:42

技能介绍

用途

OpenClaw Token Optimizer v3.2.0 是一款面向 OpenClaw 智能体的实用成本控制工具包，由 Asif2BD 开发，适配当前 OpenClaw 2026.6.x 智能体。其目标是减少 OpenClaw 工作区中反复出现的令牌浪费，主要覆盖上下文加载、模型路由、心跳调度、缓存 TTL 和预算控制等环节。

主要能力

上下文加载优化：避免在每个会话中加载全部工作区文件，而是根据当前提示推荐所需的最小上下文。例如对一句问候，典型结果只需 SOUL.md 与 IDENTITY.md。

模型路由：将常规 Anthropic 工作映射到 anthropic/claude-sonnet-4-5，仅将明确复杂的推理任务路由到 anthropic/claude-opus-4-5，从而把 Opus 保留给高难度任务。

心跳调度：只运行到期的检查，遵守静默时段，并使心跳时机与提示缓存 TTL 对齐（例如 1 小时缓存 TTL 对应 55 分钟心跳指引）。

令牌预算：跟踪本地每日预算状态，在支出失控前给出警告。

使用方式

安装命令：

openclaw skills install @asif2bd/openclaw-token-optimizer

快速开始示例：

  1. 查找请求所需的最小上下文：
python3 scripts/context_optimizer.py recommend "write a deployment checklist"
  1. 预览优化后的 AGENTS.md：
python3 scripts/context_optimizer.py generate-agents

仅在显式要求时保存审阅副本：

python3 scripts/context_optimizer.py generate-agents --output ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md.optimized
  1. 预览心跳安装：
./scripts/optimize.sh heartbeat

带备份保护地安装：

./scripts/optimize.sh heartbeat install
  1. 路由任务：
python3 scripts/model_router.py "debug this error"

其他脚本命令：

python3 scripts/model_router.py "thanks!"
python3 scripts/model_router.py "design a multi-agent architecture"
python3 scripts/heartbeat_optimizer.py plan
python3 scripts/heartbeat_optimizer.py cache-ttl
python3 scripts/token_tracker.py check

文件构成

脚本：

  • scripts/context_optimizer.py — 提示分类与上下文包推荐
  • scripts/model_router.py — Sonnet/Opus 感知的任务路由
  • scripts/heartbeat_optimizer.py — 到期检查规划、静默时段、缓存 TTL 间隔指引
  • scripts/token_tracker.py — 本地预算跟踪
  • scripts/optimize.sh — 捆绑脚本的便捷封装

资源：

  • assets/HEARTBEAT.template.md — 备份安全的心跳模板
  • assets/cronjob-model-guide.md — 计划任务模型指引
  • assets/config-patches.json — 原生与可选配置示例

参考：

  • references/PROVIDERS.md — 可选外部提供商策略说明
  • SECURITY.md — 完整的安全与数据处理说明

适用场景

  • 拥有大型指令文件的多智能体 OpenClaw 工作区
  • 运行心跳或计划检查的智能体
  • 希望把 Opus 留给困难任务而非常规工作的团队
  • xCloud、MissionDeck 或其他托管 OpenClaw 部署，其中每个节省的提示令牌都会在多个用户间累积

安全与限制

该工具为本地优化工具包。可执行脚本不发起网络请求，不使用 eval、动态导入、shell 命令执行或下载器行为；本地 JSON 状态仅存放在 OpenClaw 工作区记忆目录下；工作区写入需要显式命令；替换现有 HEARTBEAT.md 前会先备份；.clawhubsafe 以 SHA256 哈希覆盖每个已发布文件，可通过 sha256sum -c .clawhubsafe 在本地验证。

审计安全写入方面：context_optimizer.py generate-agents 默认输出到 stdout；写入优化后的 AGENTS.md 需要 --output 或 --workspace-output；./scripts/optimize.sh heartbeat 默认仅预览；./scripts/optimize.sh heartbeat install 仅在备份现有文件后写入 HEARTBEAT.md。

官方称在上下文密集的 OpenClaw 工作区中预期节省 50-80%，其中上下文优化通常带来最大收益。

原生 OpenClaw 诊断

可配合 OpenClaw 内置的上下文与用量命令使用：

/context list
/context detail
/usage tokens
/usage cost

先用内置命令查看令牌去向，再用 Token Optimizer 减少重复浪费。

版本更新（v3.2）

  • 采用更现代的 ClawHub 卡片，突出产品承诺、当前 OpenClaw 兼容性、安全态势和实用命令
  • 更新 OpenClaw 模型路由：常规 Anthropic 工作映射到 anthropic/claude-sonnet-4-5，仅明确复杂的推理路由到 anthropic/claude-opus-4-5
  • 审计安全写入：generate-agents 默认输出到 stdout，写入需显式参数；heartbeat 默认仅预览，安装前备份现有文件

暂未提供

资料未提供收费、价格、具体平台支持范围或除上述之外的量化效果数据。