Un fil r/hermesagent a documenté la réduction d'un dossier de compétences de 73 à 26 pour réduire le coût des tokens par message. Cela décrit l'audit et le remplacement par Scavio pour 5 à 8 compétences web étroites.
Prérequis
- Claude/Hermes/OpenClaw avec un dossier de compétences
- Un historique d'utilisation de 2 semaines (ou honnêteté sur ce que vous utilisez réellement)
Parcours
Étape 1: Listez chaque compétence actuellement chargée avec son nombre de tokens de description
Où vont réellement les tokens ?
Text
// For each skill file, count description tokens. Sort descending.Étape 2: Supprimez les compétences non invoquées depuis 2 semaines
Journal honnête = liste honnête.
Text
// Run a 2-week trace if you have logs.Étape 3: Supprimez les compétences en double (plusieurs 'fetch URL', plusieurs 'search')
Gardez la plus forte, éliminez le reste.
Text
// Duplicates often happen when you install bundles. Keep the most reliable one.Étape 4: Remplacez 5 à 8 compétences web étroites par Scavio MCP
Un seul MCP, multi-plateforme.
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'Étape 5: Re-mesurez le poids des tokens après la taille
Avant/après honnête.
Text
// Per-message input tokens before vs after. Expect 4-8K input token reduction at 70 → 26 skills.Étape 6: Ré-auditez trimestriellement
Le retour en arrière est réel.
Text
// Skills tend to creep back. Quarterly: same audit, same trim discipline.Exemple Python
Python
# Per-week: 40 skills × ~150 tokens = 6K input tokens saved per message × 300 messages/week = 1.8M tokens saved.Exemple JavaScript
JavaScript
// Config-discipline tutorial.Sortie attendue
JSON
26-skill folder (down from 70+) with Scavio replacing 5-8 narrow web skills. Per-message input tokens drop measurably.