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扫描所有 skills/rules/MCP 组件，估算 token 消耗并分类，检测膨胀与冗余，输出优化建议。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Fast headless browser automation for AI agents (Rust-based with Node.js fallback). Navigate, click, type, and snapshot pages via structured commands. Triggers on browser automation, headless browsing, page snapshot. NOT for: websites needing login/cookies (use bb-browser or browser profile), or simple URL content extraction (use web_fetch/firecrawl).
Search, download, and summarize academic papers from arXiv. Built for AI/ML researchers.
将网站操作封装为 CLI 命令，覆盖 Twitter、Reddit、GitHub、知乎、B站、微博等 36 个平台 103 条命令。直接使用 OpenClaw 浏览器，无需额外扩展。触发：需要程序化操作特定平台。适用于需要与特定平台交互的场景。不适用于通用网页抓取（用 firecrawl）、无平台上下文的浏览器自动化、本地文件操作。
自动化浏览器交互：网页测试、表单填写、截图、数据提取。触发：需要导航网站、与网页交互、填写表单、截图、提取信息。需要浏览器工具可用。不适用于简单 URL 抓取（用 web_fetch）、需要完整渲染的 JS 重度站点（用 firecrawl）、批量无头自动化（用 agent-browser）。
"通过 HTTP API 控制浏览器自动化：页面导航、元素交互（点击/输入/选择）、数据提取、无障碍快照、截图、JS 执行、批量操作。触发：需要通过 API 程序化控制浏览器。不适用于：一次性简单浏览器任务（用 agent-browser）、平台特定交互（用 bb-browser）。"
适配国内 Git 平台和团队习惯的工作流规范——Gitee、Coding、极狐 GitLab、CNB 全覆盖
| name | context-budget |
| description | 扫描所有 skills/rules/MCP 组件，估算 token 消耗并分类，检测膨胀与冗余，输出优化建议。 |
| origin | 改编-ECC |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["context-management","token-optimization","audit","maintenance"] |
扫描所有 OpenClaw 组件（skills、rules、MCP servers、AGENTS.md 等），估算 token 开销，分类评估，产出优化建议。
| 组件 | 路径 | 估算方式 |
|---|---|---|
| Workspace skills | ~/.openclaw/workspace/skills/*/SKILL.md | 读取文件，~1.3 token/字符 |
| Agents skills | ~/.agents/skills/*/SKILL.md | 同上 |
| Rules | ~/.openclaw/workspace/rules/common/* | 同上 |
| Core identity | AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, TOOLS.md | 同上 |
| MCP tools | 通过 openclaw mcp list 获取 schema | 每个 tool schema ~500 token |
# 统计 skill 数量和大小
echo "=== Workspace Skills ==="
find ~/.openclaw/workspace/skills -name "SKILL.md" -exec wc -c {} + | sort -rn | head -30
echo "=== Agents Skills ==="
find ~/.agents/skills -name "SKILL.md" -exec wc -c {} + | sort -rn | head -30
# 统计 rules
echo "=== Rules ==="
find ~/.openclaw/workspace/rules -type f -exec wc -c {} + | sort -rn
# 统计核心文件
echo "=== Core Files ==="
for f in AGENTS.md SOUL.md USER.md TOOLS.md IDENTITY.md MEMORY.md; do
[ -f ~/.openclaw/workspace/$f ] && wc -c ~/.openclaw/workspace/$f
done
对每个组件进行三级分类：
| 级别 | 定义 | 示例 |
|---|---|---|
| Always | 每次会话都加载，无法避免 | AGENTS.md, SOUL.md, HEARTBEAT.md |
| Sometimes | 按需加载（skill 匹配），但匹配频率高 | coding-agent-plan-first, dev-workflow, github |
| Rarely | 极少触发 | bb-browser, lark-slides |
分类依据：
MCP tool schema 是最大的 token 消耗来源（每个 tool ~500 token）。
# 检查 MCP server 列表
openclaw mcp list 2>/dev/null || echo "需要通过 gateway 查看 MCP 配置"
输出格式：
# Context Budget Report — YYYY-MM-DD
## 总览
- Workspace Skills: N 个，总计 ~X token
- Agents Skills: N 个，总计 ~X token
- Rules: N 个，总计 ~X token
- Core Files: N 个，总计 ~X token
- MCP Tools: N 个，总计 ~X token
- **估算总上下文开销: ~X token**
## 分类统计
| 级别 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| Always | N | X% |
| Sometimes | N | X% |
| Rarely | N | X% |
## 问题清单
### 膨胀（>200 行）
1. `skills/xxx/SKILL.md` — 250 行 → 建议：提取详细内容到子文件
### 冗余候选
1. `skills/aaa` ↔ `skills/bbb` — 功能重叠
### MCP 优化
1. `mcp-server-name` — 暴露 N 个 tool，建议评估是否全部必要
## 优化建议
1. [具体可操作的优化项]
trash 而非 rm）