r/hermesagent 线程记录了将技能文件夹从 73 个削减到 26 个，以降低每条消息的令牌成本。这会进行审核并用 Scavio 替换 5-8 个窄幅网络技能。
前置条件
- Claude/Hermes/OpenClaw 带有技能文件夹
- 两周的使用历史（或诚实地描述您实际使用的内容）
操作指南
步骤 1: 列出当前加载的每个技能及其描述标记计数
代币实际上去了哪里？
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// For each skill file, count description tokens. Sort descending.步骤 2: 丢弃两周内未调用的技能
诚实的日志=诚实的列表。
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// Run a 2-week trace if you have logs.步骤 3: 删除重复的技能（多个“获取 URL”、多个“搜索”）
选择最强的，杀死其余的。
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// Duplicates often happen when you install bundles. Keep the most reliable one.步骤 4: 用 Scavio MCP 替换 5-8 个窄幅网络技能
一个 MCP，多平台。
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'步骤 5: 修剪后重新测量令牌重量
诚实之前/之后。
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// Per-message input tokens before vs after. Expect 4-8K input token reduction at 70 → 26 skills.步骤 6: 每季度重新审核
漂移回来是真实的。
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// Skills tend to creep back. Quarterly: same audit, same trim discipline.Python 示例
Python
# Per-week: 40 skills × ~150 tokens = 6K input tokens saved per message × 300 messages/week = 1.8M tokens saved.JavaScript 示例
JavaScript
// Config-discipline tutorial.预期输出
JSON
26-skill folder (down from 70+) with Scavio replacing 5-8 narrow web skills. Per-message input tokens drop measurably.