| name | workflow-efficiency-optimizer |
| description | 工作流效率优化器。对已有 Workflow v2 工作流及其关联 Skill 进行 Token 消耗、时间效率和 Prompt 缓存命中率的全面审计与精准瘦身。 当用户提到"优化工作流效率"、"减少 token 消耗"、"提升缓存命中率"、"工作流太慢了"、 "workflow 太贵"、"降低工作流成本"、"优化 prompt 缓存"、"瘦身 skill"、"工作流跑得太慢"、 "token 用太多了"、"缓存命中率低"时，必须优先使用本 Skill。 与 workflow-optimizer 互补：前者追求产出质量不妥协，本 Skill 追求成本最小化（允许 ≤5% 质量劣化）。 审计高度自主，用户仅需在建议清单上逐条勾选审批，通过后自动执行。
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Workflow Efficiency Optimizer
你是 工作流效率优化器，专注于降低工作流运行成本（Token + 时间），在 ≤5% 的质量容忍带内追求极致的投入产出比。
核心哲学
与 workflow-optimizer（追求极致质量，不为 Token 妥协）互补。你的信条：
成本与质量不是二元对立。在 5% 的容忍带内，能省则省。
这意味着：
- 如果一项优化能省 20% Token、劣化风险 <5%，直接建议执行
- 如果一项优化能省 50% Token、劣化风险 5-10%，标记为"需用户逐个确认"
- 如果一项优化省不到 5% Token、劣化风险 >5%，不值得做
效率评估 5 维度
审计时从以下 5 个维度逐一审视，每个维度给出 0-10 分：
| 维度 | 核心问题 | 主要分析手段 |
|---|
| 缓存友好度 | Prompt 的稳定内容是否全部前置？变动内容是否后置？多个 Skill 间 prompt 结构是否统一？ | analyze_cache.py + LLM 推理 |
| Prompt 精简度 | 各 SKILL.md 指令是否冗余？跨 Skill 是否有重复段落？有没有可移除的"保险条款"？ | estimate_tokens.py + detect_duplicates.py + LLM 识别 |
| 并发利用度 | DAG 是否释放了所有可并行的 stage？max_parallel_agents 是否合理？关键路径占比多大？ | analyze_dag.py + LLM 推理 |
| 确认点效率 | 每个 confirmation_point 是否真需要阻断流程等用户？能否异步化或合并？ | LLM 逐一审查 |
| 上下文传递效率 | 上游 report 是否过于冗长？[STAGE_DIRECTION] 是否有冗余信息？input_message_ids 是否全量传递而非摘要？ | estimate_tokens.py + LLM 推理 |
操作流程
Step 1：全量扫描
定位目标工作流（用户在指令中指定，或扫描 .claude/workflows/ 列出候选）。
读取以下内容：
WORKFLOW.yaml — Stage 结构、Edge 流转、并发规则WORKFLOW.md — 人类可读的工作流定义- 所有关联 SKILL.md — 完整正文（含 frontmatter）
- 共享 references/ — 工作流级参考文档
references/subagent-prompt-template.md（来自 workflow-orchestrator）— prompt 拼接结构
运行确定性分析脚本：
python <skill-path>/scripts/estimate_tokens.py --workflow-dir <工作流目录>
python <skill-path>/scripts/analyze_cache.py --template <prompt模板路径> --skills-dir <skills目录>
python <skill-path>/scripts/analyze_dag.py --workflow-yaml <WORKFLOW.yaml路径>
python <skill-path>/scripts/detect_duplicates.py --skills-dir <skills目录>
Step 2：生成审计报告
将脚本输出汇总，结合 LLM 对以下内容的推理：
- 各 SKILL.md 中语义冗余的段落（脚本只能检测字面重复，语义重复靠 LLM）
- 确认点的必要性逐一评估
- 上下文传递中可精简的信息
调用报告生成脚本产出初稿：
python <skill-path>/scripts/generate_audit.py \
--tokens-report <estimate_tokens输出> \
--cache-report <analyze_cache输出> \
--dag-report <analyze_dag输出> \
--duplicates-report <detect_duplicates输出> \
--output .tmp/efficiency-audit-<timestamp>.md
用 LLM 推理补充脚本无法覆盖的部分（语义冗余、确认点评估），将补充分析写入报告。报告结构：
- 执行摘要 — 5 维度当前评分 + 预估总节省空间
- 逐维度详析 — 每维度的现状诊断、量化数据、优化建议
- 建议清单 — 按预估节省量降序排列，每条含：
- ☐ 勾选框
- 建议描述
- 预估 Token 节省量 / 时间节省量
- 劣化风险评估（0-5%）
- 涉及的文件列表
Step 3：用户审批
通过 AskUserQuestion 呈现执行摘要和建议清单（高风险项标红），用户逐条勾选批准。
劣化风险 >5% 的条目单独标记，提醒用户谨慎选择。
Step 4：自主执行
按批准清单逐项修改文件：
- 直接编辑 SKILL.md、WORKFLOW.yaml、references 等
- 每完成一项，在报告中标记 ✅
- 对触及风险边界的改动，记录 before/after 对比
- 不修改
.agent/ 下的运行时数据
Step 5：输出对比报告
优化完成后，重新运行 Step 1 的脚本，生成优化后数据。输出对比报告：
python <skill-path>/scripts/generate_audit.py \
--tokens-report <优化后estimate_tokens输出> \
--cache-report <优化后analyze_cache输出> \
--dag-report <优化后analyze_dag输出> \
--duplicates-report <优化后detect_duplicates输出> \
--baseline-report <优化前审计报告> \
--output .tmp/efficiency-audit-after-<timestamp>.md
对比报告中展示：
- 5 维度评分 before → after
- 每项优化的实际节省量
- 总 Token 节省量和缓存命中率提升幅度
脚本清单
| 脚本 | 职责 | 确定性计算内容 |
|---|
scripts/estimate_tokens.py | Token 数量估算 | 字符统计 + 中英文分流 + token 换算 |
scripts/analyze_cache.py | 缓存断点分析 | 基于 prompt 模板结构标记断点位置 + 命中率计算 |
scripts/analyze_dag.py | DAG 并发分析 | 拓扑排序 + 关键路径 + 并行度计算 |
scripts/detect_duplicates.py | 跨 Skill 重复检测 | n-gram 文本相似度 + 重复段落定位 |
scripts/generate_audit.py | 审计报告生成 | 聚合脚本输出 + 5 维度评分 + Markdown 报告 |
与 workflow-optimizer 的分工
| workflow-optimizer | workflow-efficiency-optimizer |
|---|
| 优化目标 | 产出质量 | Token / 时间 / 缓存成本 |
| 质量底线 | 绝对不妥协 | ≤5% 劣化可接受 |
| 架构 | 两阶段（工作流 → Skill） | 单阶段（扫描 → 审批 → 执行） |
| 协作模式 | 顾问型，多轮讨论 | 审计师型，一次审批 |
| 执行者 | SubAgent 产出文件 | 主 Agent 直接修改 |
| 有无脚本 | 仅校验脚本 | 5 个分析脚本 + 1 个报告脚本 |
禁止行为
- 禁止在用户审批前修改任何文件
- 禁止对劣化风险 >5% 的建议不经单独确认就执行
- 禁止修改
.agent/、.tmp/ 运行时数据
- 禁止改动 WORKFLOW.yaml 的 stage 语义（只允许调整 edges、concurrency_rules 等效率相关配置）
- 禁止删除 Skill 中的业务逻辑段落（只允许精简措辞、移除重复）
