Un hilo de r/hermesagent documentó cómo recortar una carpeta de habilidades de 73 a 26 para reducir el costo del token por mensaje. Esto guía la auditoría y el reemplazo de Scavio para 5-8 habilidades de red estrecha.
Requisitos previos
- Claude/Hermes/OpenClaw con una carpeta de habilidades
- Un historial de uso de 2 semanas (u honestidad sobre lo que realmente usas)
Guia paso a paso
Paso 1: Enumere todas las habilidades actualmente cargadas con su recuento de tokens de descripción
¿A dónde van realmente los tokens?
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// For each skill file, count description tokens. Sort descending.Paso 2: Descartar habilidades no invocadas en 2 semanas
Registro honesto = lista honesta.
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// Run a 2-week trace if you have logs.Paso 3: Eliminar habilidades duplicadas (múltiples 'buscar URL', múltiples 'búsquedas')
Elige al más fuerte, mata al resto.
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// Duplicates often happen when you install bundles. Keep the most reliable one.Paso 4: Reemplace entre 5 y 8 habilidades de red estrecha con Scavio MCP
Un MCP, multiplataforma.
Bash
// Drop: google_search, reddit_search, youtube_search, amazon_search, bing_search, generic_scrape
// Install:
claude mcp add scavio https://mcp.scavio.dev/mcp --header 'x-api-key: $SCAVIO_API_KEY'Paso 5: Vuelva a medir el peso de la ficha después del recorte
Honesto antes/después.
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// Per-message input tokens before vs after. Expect 4-8K input token reduction at 70 → 26 skills.Paso 6: Nueva auditoría trimestral
El retroceso es real.
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// Skills tend to creep back. Quarterly: same audit, same trim discipline.Ejemplo en Python
Python
# Per-week: 40 skills × ~150 tokens = 6K input tokens saved per message × 300 messages/week = 1.8M tokens saved.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Config-discipline tutorial.Salida esperada
JSON
26-skill folder (down from 70+) with Scavio replacing 5-8 narrow web skills. Per-message input tokens drop measurably.