源自 GitHubAI上下文与Token消耗优化
本功能面向使用 Claude Code 或大模型智能体的开发者与重度用户，用于解决对话轮数过多导致的响应缓慢、Token 预算耗尽及模型降智问题。它提供基于上下文占比的分级诊断方案，指导用户适时调用压缩指令、精简项目规范文件、精简无用 MCP 工具，并将繁重任务委派给子 Agent，从而在长程编码中保持模型的高精度响应。
常见场景
它能帮你做什么？
01
长程编码防失忆与卡顿：当会话上下文占用超过70%时，指导用户在功能节点进行压缩，避免模型遗忘关键规则。
02
MCP工具与项目配置瘦身：排查冗余的 MCP 插件与过长的配置文档，减少每次请求携带的额外元数据开销。
03
重度日志与搜索任务委派：将测试输出、全量日志和大规模文件检索分流至子 Agent 处理，保持主上下文干净。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“当前会话已经运行很久，帮我检查上下文占用并提供精简压缩建议”
“我的项目 CLAUDE.md 内容过长，指导我如何拆分并优化 Token 开销”
“大模型运行测试用例输出了大量日志，如何分流给子 Agent 避免污染主对话”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes Agent可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
