用途：该技能用于制定 AI Token 与成本改进计划，包括按功能、模型、租户、轮次类型审计 Token 支出，为省钱举措排序并估算节省与风险，起草带指标和回滚标准的分阶段计划，定义评估门禁以避免降本导致质量或安全回退，并向管理层说明模型档位、上下文大小、智能体深度等取舍。
主要能力：一是范围与基线，明确使用面、时间窗口和分段维度，产出含前 5 大成本驱动项的现状表；二是支出分类，识别输入膨胀、输出膨胀、模型选择、检索、智能体循环、基础设施等类别；三是举措清单，记录描述、负责人、节省估算、工作量、质量风险、评估要求和衡量指标，按影响×置信度÷工作量排序；四是质量与安全护栏，要求每项举措列出黄金集评估、安全集、延迟检查与回滚触发条件；五是分阶段计划，典型分四阶段：测量、快速见效、结构调整、架构优化；六是执行摘要，包含现状、目标、驱动项、计划、风险与诉求。
使用方式：先加载参考资料，基线与归因看 references/token_audit.md，清单模板与评分看 references/improvement_backlog.md，技术目录看 references/optimization_playbook.md，KPI 与评估门禁看 references/measurement_and_kpis.md，分阶段与回滚看 references/rollout_plan.md。计划获批后，持续运营交接给 ai-lead-ops。
适用场景：需要审计 Token 花费、按节省与风险排优先级、起草分阶段改进计划、设置评估门禁或向领导层汇报取舍时。
限制：不适用于实现上下文打包或压缩代码、重写单条提示词或工具模式、构建 RAG 与智能体运行时、周度成本审查与发布治理、记忆存储架构、对抗性安全测试、AI 政策与监管映射。具体收费、价格、平台与效果资料暂未提供。