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编程
Huo15 Token Optimizer
试用辉火 Token 优化器 — 在不降低 OpenClaw 性能的前提下，系统化扫描、清理、监控工作区 token 消耗。安全模式：默认 dry-run，备份先行，AGENTS 永不自动替换。
它能做什么
辉火 Token 优化器 — 在不降低 OpenClaw 性能的前提下，系统化扫描、清理、监控工作区 token 消耗。安全模式：默认 dry-run，备份先行，AGENTS 永不自动替换。
技能文档
辉火 Token 优化器
系统化节省 OpenClaw 工作区 token 消耗。读 → 扫 → 预览 → 确认 → 执行。
触发词
- 「token 优化」「节约 token」「扫描 token」「token 报告」
- 「token 清理」「token 监控」「token 恢复」
- AI 检测到当前 session 上下文过大时可主动建议
决策树
用户说触发词
├── 无参数 → scan（只读报告，不修改任何文件）
├── "清理" → scan + clean --dry-run → 展示预览 → 用户确认 → clean --all --force
├── "报告" → report
├── "监控" → watch
└── "恢复 <日期>" → clean --restore
使用方式
1. 扫描（安全，只读）
python3 scripts/scan.py
输出所有工作区的 token 消耗报告 + 可清理项预估。
2. 清理（需确认）
# 预览（默认安全模式）
python3 scripts/clean.py --all --dry-run
# 确认后执行
python3 scripts/clean.py --all --force
安全机制:
- 不加
--force永远不执行，仅预览 - 执行前自动备份到
~/.openclaw/.token-opt-backups/YYYY-MM-DD/ - AGENTS.md 永不自动替换（可能含自定义规则）
- DREAMS.md 截断至最近 15 条（config.dreams_keep_entries）
3. 报告
python3 scripts/report.py
生成 Markdown 格式的 token 消耗看板。
4. 监控
python3 scripts/watch.py
持续运行，当任一工作区 DREAMS > 60KB 或 AGENTS > 10KB 时告警。
5. 恢复
python3 scripts/clean.py --restore YYYY-MM-DD
从指定日期的备份恢复所有被修改的文件。
AI 执行指南
当 AI 被要求执行 token 优化时，按以下流程：
- 先 scan —
python3 scripts/scan.py，将报告展示给用户 - 问用户 — 「以上是扫描结果。需要我预览清理方案吗？」
- 预览 —
python3 scripts/clean.py --all --dry-run，展示每个文件的变更 - 等确认 — 用户明确说「执行」后再加
--force - 报告结果 — 展示清理前后对比
配置
阈值在 config.json 中，可按需调整：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
dreams_max_entries | 30 | 超过此数量触发 oversized 警告 |
dreams_keep_entries | 15 | clean 时保留的最近梦境数 |
agents_max_kb | 5 | AGENTS.md 超过此大小触发警告 |
backup_keep_days | 90 | 备份保留天数 |
auto_replace_agents | false | 永不自动替换 AGENTS.md |
参考
references/token-best-practices.md— 2026 年最新 token 节省手法references/openclaw-config-guide.md— compaction / model route / lightContext 调优指南
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