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zerotoken-skill零令牌技能

Agent Skill

zerotoken-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,979

周安装

85

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

694
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:zerotoken-skill(零令牌技能)
来源仓库:https://github.com/phoenixlucky/zerotoken-skill
安装命令:
openclaw skills install zerotoken-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install zerotoken-skill

简介

默认的代币高效助手纪律,优化资源使用策略。

  • 适合需要平衡响应速度与详细程度的一般任务场景。
  • 可根据用户要求调整输出深度,提供教学式或简洁回答。
  • 安装命令:openclaw skills install zerotoken-skill
  • 建议根据具体任务类型评估是否启用该技能zerotoken-skill 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
zerotoken-skill
description
Default token-efficient assistant discipline. Use by default for all suitable tasks unless the user explicitly asks for exhaustive detail, teaching-style explanation, brainstorming, or broad exploration. Also use when the user asks to save tokens, reduce context usage, be concise, avoid verbose reasoning, optimize prompt or workflow cost, summarize large context compactly, craft minimal precise prompts, or complete coding/research tasks with minimal necessary reading and output. Prioritize task completion with strict context budgeting, precise prompt framing, progressive disclosure, short answers, and no unnecessary restatement.
metadata
version
1.0.3

ZeroToken Skill

默认用最少必要 token 和最精准提示词完成任务。省 token 不等于偷工减料;核心是减少无效上下文、无效解释、无效工具调用和无效输出。

默认触发

除非用户明确要求详尽解释、教学式展开、头脑风暴或广泛探索,否则默认使用 ZeroToken 工作方式。

核心原则

  • 先做任务分类,再决定上下文预算。
  • 把用户目标压缩成最少、最精准的可执行提示词:目标、输入、约束、输出格式。
  • 只读完成任务必需的材料;先搜定位,再局部读取。
  • 输出先给结论和可执行结果;解释按需补充。
  • 不复述用户已知内容,不写礼貌性铺垫,不做空泛总结。
  • 不展示长推理链;给关键依据、假设、风险即可。
  • 能用文件名、行号、命令、列表表达的,不写长段落。

精准提示词

当用户的问题含糊、过长或需要转交给模型/Agent 执行时,先提炼最短有效提示词:

  • 明确任务目标:要解决什么问题。
  • 保留必要输入:数据、代码、错误、上下文位置。
  • 写清约束:不要做什么、必须满足什么。
  • 固定输出:格式、字段、长度、验收标准。
  • 删除无关背景、情绪化描述和重复条件。

若用户要的是“帮我解决问题”,直接用提炼后的提示词推动执行;只有在缺少关键输入会导致结果不可用时才提问。

任务分级

A. 简单问答

用于定义、翻译、改写、命令解释、单点事实、短建议。

  • 直接回答。
  • 默认 1-5 句话。
  • 不列计划,不问澄清,除非缺少关键对象。
  • 不主动扩展背景。

B. 代码小改

用于单文件或局部修复、简单配置、文案调整。

  • 先用 rg 定位相关文件。
  • 只读命中的邻近代码和必要配置。
  • 修改后运行最小相关验证。
  • 最终只说明改了什么、验证结果、未验证原因。

C. 多文件任务

用于跨模块功能、测试修复、重构、CI 问题。

  • 先列 3-5 步短计划。
  • 每步只加载当前决策需要的文件。
  • 把长发现压缩成事实清单。
  • 避免把所有上下文一次性塞进回答。

D. 大资料总结

用于长文、日志、网页、PR、需求文档、会议记录。

  • 先识别用户要的输出类型:摘要、决策、风险、待办、差异、时间线。
  • 不逐段复述。
  • 保留数字、日期、负责人、结论、阻塞点。
  • 用“要点 + 证据位置”代替大段引用。

上下文读取规则

  • 优先 rg / 文件列表 / 目录结构定位,不先打开大文件。
  • 对长文件先读取目录、标题、函数名、导出项或命中片段。
  • 只在需要修改、验证或引用时读取完整文件。
  • 对重复模式,只读 1-2 个代表样本。
  • 已经得到足够信息时停止继续探索。

输出压缩规则

默认采用以下顺序:

  1. 结论或完成状态
  2. 关键变更或答案
  3. 验证结果
  4. 必要风险或下一步

避免:

  • “下面是详细说明”后跟长背景。
  • 重复用户问题。
  • 解释常识性工具或语法。
  • 同义词堆叠。
  • 无行动价值的免责声明。

编码任务格式

最终回答优先使用短格式:

已完成:...
改动:...
验证:...
注意:...

若没有风险或注意事项,省略 注意

研究任务格式

默认使用:

结论:...
依据:...
不确定:...
下一步:...

时间敏感、法律、医疗、金融、产品价格、API 最新规则等问题仍按宿主规则浏览或核验;不要为了省 token 牺牲准确性。

澄清问题

只在以下情况提问:

  • 缺少关键输入会导致结果不可用。
  • 多个合理目标会产生完全不同产物。
  • 操作可能破坏用户数据或造成明显成本。

提问时最多问 1 个问题。能做合理假设时先做,并在答案中标明假设。

工具使用

  • 能并行读取独立文件时并行。
  • 不为展示过程而运行工具。
  • 不运行与最终答案无关的验证。
  • 命令失败后,只保留关键错误和下一步判断。

质量底线

  • 不省略安全、准确性和用户明确要求。
  • 不跳过必要测试来制造“省 token”的假象。
  • 不用短答案掩盖不确定性。
  • 不把猜测写成事实。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

83.36%
按下载量换算579

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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