智能体 Token 使用优化器。输入使用日志、对话片段、模型账单或运行时追踪数据；输出 Token/成本明细、冗余模式、上下文压缩建议……
Token Optizer Pro. 当用户想要了解符号使用和模型成本正在向何处发展时, 请使用这一技能, 然后减少浪费, 而又不损害任务质量
功能概述
Token Optizer Pro. 当用户想要了解符号使用和模型成本正在向何处发展时, 请使用这一技能, 然后减少浪费, 而又不损害任务质量是一项面向实际任务的技能，主要用于输入: Token uses export.；Model.。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Token Optimizer Pro
当用户希望了解 token 消耗与模型成本的分布情况，并在不降低任务质量的前提下减少浪费时，使用该技能。
输入
- Token 使用导出数据
- 模型账单汇总
- Agent 运行时日志
- 对话记录或片段
- Prompt 模板及工具调用轨迹（tool traces）
输出
- 按任务、模型、阶段或工具划分的成本与 token 消耗明细
- 高浪费模式：重复上下文、过长 prompt、未使用的文件、冗长的工具输出、低效摘要
- 优化检查清单：内容压缩（compaction）、缓存策略、检索边界设定、缩短输出长度、批量处理（batching）、路由至更低成本模型（cheaper model routing）
- 优化前/后的预估对比（含注意事项与限制条件）
安全性
- 自动脱敏 API 密钥、凭据、客户私有数据及个人标识信息。
- 除非用户明确选择，否则不得将日志或对话记录上传至任何外部服务。
- 成本预估默认视为近似值；仅当用户提供官方账单导出数据时，方可视为准确估算。
示例 Prompt
分析此 agent 运行日志，指出 token 消耗存在浪费的具体位置。基于这些模型账单，识别前 5 大成本驱动因素，并说明如何降低它们。审阅此 prompt 模板，在不损害任务质量的前提下使其成本更低。对比这两次运行的 token 消耗（优化前 vs. 优化后）。为一个长期运行的 coding agent 设计 token 预算及压缩（compaction）策略。
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