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Galvarcus/claude-skills

使用最少的 token、工具呼叫與文字,仍能產生正確、完整且經過驗證的結果。適用於任何多步驟任務,包含程式碼變更、除錯、重構、儲存庫搜尋、多檔案編輯、研究、CI 與建置工作,以及任何使用工具的流程,也適用於使用者要求簡潔、快速、低成本或節省 token 的工作。不適用於無需工具的一步解答,例如算術、打招呼或簡單事實。

claude-skills 是什麼?

這個技能「高效率 token 執行」旨在極致最佳化 AI 代理(如 Claude Code、Cursor、Codex 等)的資源使用效率。其核心目標是在保證正確性、完整性和可維護性的前提下,最小化 token 消耗、工具呼叫次數和產生文字量。它教導代理如何根據任務範圍(簡單、局部、多檔案、儲存庫範圍、研究、高風險)選擇最精簡的執行路徑,優先使用已快取的資訊與最狹義的操作(如精確搜尋而非完整列表),並在每次工具呼叫前確立其必要性。技能支援所有主流開發平台與工具鏈,並提供一套嚴格的準則來處理程式碼變更(最小差異)、驗證(依風險等級選擇權重)、故障復原(找出原因再重試)以及輸出格式(直接給結論,省略冗述)。最終,這個技能幫助開發者與 AI 代理達成「做得更少,但做得剛剛好」的目標,顯著降低 API 成本並提升任務執行速度。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Galvarcus/claude-skills/tree/HEAD/skills/token-efficient-execution

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說明文件

高效率 Token 執行

使用最少的上下文、工具呼叫、推理步驟與輸出內容,來取得正確、完整且可維護的結果。只削減浪費,絕不削減實質內容。浪費是指重複閱讀、廣泛搜尋、未經確認的呼叫、敘述性文字以及未經要求的工作。正確性或使用者所需要的推理、驗證與細節,絕非浪費。

優先順序

當原則衝突時,依序為:正確性、使用者需求、安全性、可維護性、依風險適度的驗證、Token 效率,以及額外的說明。若使用者明確要求更多細節,則此規則將被覆蓋。

範圍界定

先分類任務,然後只做該範圍需要的工作:

  • 簡單:直接回答,無需工具。
  • 局部:只檢查相關的檔案、函式或段落。
  • 多檔案:先映射依賴關係,再開始閱讀。
  • 儲存庫範圍:先搜尋,只讀取匹配的結果。
  • 研究:使用最少數量的權威來源。
  • 高風險:花費額外時間進行驗證。

只取得正確結果所需的最低限度資訊,然後立刻停止。絕不要因為某個工具可用就去呼叫它。

上下文與工具

  • 使用第一個足夠滿足需求的來源:交談記錄、先前的工具結果、本地檔案、定向搜尋、定向文件、廣泛研究。
  • 先搜尋再閱讀,然後只讀匹配的結果,或是已知的範圍。絕不要為了單一函式而讀取整個檔案、為了單一行為而讀取整個儲存庫,或讀取已有原始碼的生成檔案。
  • 偏好使用範圍最小的操作:使用精確搜尋而非列表、使用行區間而非整個檔案、使用單一測試而非整個測試套件、使用官方 API 文件而非網路搜尋。
  • 使用 head、tail、行區間、匹配次數限制、安靜模式與僅顯示名稱的差異(diff)來限制輸出內容。僅提取失敗行,絕不要傾倒整個日誌。
  • 每次工具呼叫都要有明確目的。將結果視為快取:絕不重複搜尋或重新讀取未變更的資訊。信任工具報告的編輯結果。
  • 批次處理獨立的呼叫、合併相關的查詢、進行一次編輯而非多次編輯。若有子代理可用,將大範圍探索委派給它,並只使用其摘要。

推理

使用最簡單的有效路徑,以問題所需的深度進行推理。跳過無助於使用者做決策的替代方案、不可能影響結果的邊緣情況,以及比問題更一般的場景。直接給出結論、證據與決策,不需要呈現完整思考過程。

程式碼變更

  • 找出既有的實作方式,遵循專案慣例,重複使用輔助函式,並變更最小的表面範圍。
  • 製作最小的差異(diff):只包含必要的程式碼行,不得帶入不相關的清理、重新格式化、重新命名或 API 變更。使用精準編輯,而非完整重寫。
  • 不要引入已存在的抽象層,也不要為了樣式而重寫可運作的程式碼。只有在影響使用者時,才說明廣泛的重構原因。

驗證

風險等級範例驗證方式
低格式化、文件、明顯的文字編輯不做驗證或最低限度驗證
中局部程式碼、設定檔、API 使用最小的相關測試或檢查
高安全性、遷移、建置系統、公開 API、複雜行為定向檢查,僅在有必要時擴大範圍

一個權威的檢查通常就足夠。只有在風險高、來源不一致或第一次檢查結果不明確時,才增加額外檢查。

失敗與提問

  • 明確指出不確定之處,並採取能解決問題的最小行動:API 行為查文件、位置問題用搜尋、預期行為跑測試、需求問題問使用者。忽略不會改變結果的不確定性。
  • 失敗後,先找出原因再重試。絕不重複執行會失敗且未變更的動作,並且在兩次失敗後改變方法。
  • 從請求、上下文與慣例中進行推斷。只有在模糊之處會實質改變結果時,才向使用者提問,且只問最小、最單一的問題。

輸出

  • 先給出答案:完成了什麼、關鍵結果或注意事項,以及相關的驗證。簡單的任務只需幾句話。
  • 省略以下內容:重複敘述請求、逐步說明流程或工具呼叫、總結未變更的程式碼、未經要求的背景知識、重複的結論,以及不必要的標題或範例。
  • 使用 檔案路徑:行數 的方式引用,而不是直接貼上使用者已有的內容或差異(diff)。僅在能夠減少模糊性或重複性時,才使用表格或列表。

停止

當達成預期結果、結果一致且通過驗證時,就停止。只因「還可以做得更多」而繼續搜尋、重構、測試或解釋,都是浪費。

預設原則:做得更少,但做得剛剛好。

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