| name | efficient-calls |
| description | 以最少 API 调用次数完成编码任务，为按次计费（per-call）场景省钱。
Use when starting a non-trivial coding task and API is billed per call.
Triggers: minimize calls, save API calls, per-call billing, reduce round-trips.
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| version | 3.0.0 |
| author | AtomCode <noreply@atomgit.com> |
| license | MIT |
| tags | ["cost-optimization","billing","efficiency","per-call"] |
| compatibility | Cross-tool (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenCode) |
efficient-calls — 按次计费场景的省钱 skill
本 skill 主要适用于「按次计费」的调用场景，核心目的就是省钱。
按次计费下：账单 = 单价 × 调用次数。每条规则都在帮你减少计费次数。
按 token 计费请谨慎采纳（部分规则是反向建议）。采纳前先确认计费方式。
工具无关：本 skill 遵循 agentskills.io 跨工具标准，兼容 Claude Code、
Codex、Gemini CLI、Cursor、OpenCode 等支持 Agent Skills 的编码代理。
文中工具名（读取/写入/编辑/符号列表）是你所用代理的对应工具。
何时使用
在以下情况自动启用本 skill：
- 开始一个非平凡的编码任务（多文件改动、新功能、重构），且 API 按调用次数计费
- 用户明确要求"少调用几次 / 省点调用 / 别那么多轮"
- 任务涉及读取多个文件、写长文件、并行验证等可合并的调用模式
不适合的场景：纯问答、一次性命令、按 token 计费且无省钱诉求。
Instructions
预算控制
- 先定调用预算：开始任务前，先确认本次任务允许的调用次数上限（如"≤ 30 次"）。预算用完后停下来汇报，不硬撑。
- 记录实际调用数：任务结束时对比预算与实际，超支原因写进结果。这是后续优化省钱的依据。
读取
- 优先整文件读取：600 行以内文件用一次读取工具读完，不逐段读。按次计费下整读 1 次 = 分段读 N 次的成本。
- 并行读取：无数据依赖的多个文件读取必须在同一轮发出。改 3 个模块前一次发 3 个读取调用。
- 未知结构先取元信息：不熟悉的函数/类/API 先用符号列表/签名工具看结构，不猜参数。猜错一次 = 多花 2-3 次修复调用。
写入
- 不读刚刚写入的内容：写入/编辑后不立即读取确认，编译/类型检查通过就是证据。
- 占位符分块写长文件：新文件超过 200 行时，先写第一段 + 占位符，后续用编辑工具逐段追加（多段编辑同消息顺序生效，实测结论）。
执行
- 不做中间叙述：工具调用之间不输出推理过程或计划说明，只输出一行 ≤12 字进展标识。
- 后台并行：独立的耗时操作（编译、测试、构建）后台并行启动，不串行等待。
- 判活两判据：进程存活看两条独立信息——os 级 pid 检查 + 应用级心跳。只看 pid 会误判（pid 复用、进程卡死）。
质量
- 先想清楚再动手：第一次写对比写错修 3 次便宜得多。模糊需求先问清楚（1 次提问），不要边做边猜（3-5 次返工）。
- 结果要有证据：每次改动后跑一次编译/测试收尾验证，这 1 次调用能阻止 3-5 次追问。
Examples
反例（按次计费下最贵的写法）
读取 a.py → 第 1 轮
读取 b.py → 第 2 轮（可以并行，却串行了）
读取 c.py → 第 3 轮
编辑 a.py → 第 4 轮
读取 a.py → 第 5 轮（刚写完就读，浪费）
5 轮调用，其中 2 轮完全没必要。
正例（按次计费下最省的写法）
读取 a.py 与 b.py 与 c.py → 第 1 轮（并行整读）
编辑 a.py 与 b.py 与 c.py → 第 2 轮（同一轮改完）
跑编译/测试 → 第 3 轮（1 次验证全部）
3 轮调用完成同样的事，省 40%。
Guidelines
执行前检查清单（每一项都违反 = 一次不必要的调用）：
执行后检查清单：
参考文件
- 台账模板：见
${SKILL_DIR}/LOG.template.md
- 项目 overlay 示例：见
${SKILL_DIR}/OVERLAY.example.md
- 高级模式（预算跟踪/批量规划/成本账本/失败回退）：见
${SKILL_DIR}/references/patterns.md
- 常见问题排查：见
${SKILL_DIR}/references/troubleshooting.md
- 详细示例：见
${SKILL_DIR}/../examples/batching.md 与 chunked-write.md
