用途：这是一项贯穿所有对话与所有场景（写作、研究、分析、规划、闲聊等）的常驻习惯集，不是针对单一任务的工作流。核心原则不是“少说”，而是找到能正确达成结果的最小高信号 token 集合；以整段对话或整个智能体会话的总 token 为优化目标，当删减可能导致二次往返时不做删减。
主要能力：1）高效推理——先确定交付物形态，推理深度与任务复杂度匹配，不复算已知结论，一次通过而不重复自检，答案确定即停止。2）高效行文——无前言后语，结论先行，删去套话与冗余复述，篇幅与问题匹配，不把结构强加于简单回答；邮件、报告、摘要同样适用。3）高效代码与文件——改动用定向编辑而非整文件重写，不为未改代码重复粘贴，注释解释“为什么”，去掉无用样板。4）智能体工具调用高效——先搜索再读取，信任已确认的工具结果，独立调用批量执行，用子代理把大块数据移出上下文，不把工具输出粘回回复，验证通过后不重复执行。5）上下文窗口管理——把上下文视为有限注意力预算，按需检索而非预先囤积，把持久状态写到文件中，压缩前先记录关键事实，用子代理隔离探索。6）护栏——正确性、必要的澄清提问、用户明确要求的详尽内容、引用与安全说明、实际运行的验证不可为省 token 而省略。7）发送前自检——逐句判断删除是否会有损失，检查结构是否与内容匹配，是否误删了护栏内容。
使用方式：技能由模型按描述触发调用，正文承载原则。交付分三层：每轮由 UserPromptSubmit 钩子注入约 8 行的核心约定（CORE.md）；模型调用技能时加载完整正文；references/examples.md 的改写示例按需查看。钩子位于 hooks/，安装见 hooks/README.md，属可选增强，仅在 Claude Code 等有执行环境的平台生效；在 claude.ai、移动端、Cowork 或 API 上无需钩子即可完整使用。
适用场景与限制：面向所有使用者而非仅开发者，撰写邮件、总结研究、分析表格或回答单次问题均适用。无工具的纯对话场景下，第 4、5 节不适用，第 1–3、6–7 节始终适用。技能本体无法真正“常驻”，长会话中效果会衰减，需依赖钩子确定性重注入。资料未提供计费、价格或平台支持范围等更多信息。