Token Pincher — Development skill for Claude Code

token-pincher · 铁公鸡

每个 token 都数过才决定花不花。该省的省，该花的花。

git clone https://github.com/LearnPrompt/token-pincher ~/.claude/skills/token-pincher

这是什么

六个省 token 的 skill（Caveman / Ponytail / Headroom / Graphify / Codex Token Skills / Codex Token Saver）实测都栽在同一个坑：规则常驻上下文导致 thinking 暴涨，质量竞争场景下全部倒挂——省 token 反而更贵。

token-pincher 的对策：省 token 的第一步是判断要不要省，而这个判断本身必须免费。判断交给确定性脚本，不进模型 thinking。

三层机制

用户请求
   ↓
[脚本分诊] 0 model token，确定性判断
   ↓
[按需挂载] 0~2 条规则，命中才读
   ↓
[裸跑兜底] 默认路径

1. 脚本分诊：scripts/triage.py 用纯 Python 标准库跑一遍输入体量、规格密度、任务类型、质量信号、压缩空间，输出一个 DECISION 结论。这一步不用模型判断，不产生 thinking。
2. 按需挂载：DECISION 为 MOUNT 时，最多读取 2 条 rules/*.md，只对当前场景生效。stable-prefix.md 永远生效，但不占挂载名额。
3. 裸跑兜底：DECISION 为 BARE 时不加载任何规则，直接干活。这是默认路径，不是降级路径——省错的代价大于不省的代价。

什么时候它什么都不做

以下场景脚本会主动判定 `BARE`，这是设计好的行为，不是漏判：

• 请求里出现"尽可能"、"极具创意"、"电影感"这类质量竞争信号——约束会直接拖累质量
• 开放式生成任务（规格密度低）——没有硬约束可循，规则是纯增量
• 输入总量小且没有可压缩内容——没得省就别省

使用

python3 scripts/triage.py --prompt "检查这份CSS文件找出问题" --context path/to/file.css

或者从文件读取请求文本：

python3 scripts/triage.py --prompt @request.txt --context app.log --repo /path/to/repo

加 `--json` 拿机器可读输出：

python3 scripts/triage.py --prompt @request.txt --json

读 `DECISION` 行：`BARE` 就什么都不加载，`MOUNT` 就只读 `RULES` 行列出的文件。

测试

python3 tests/test_triage.py
# 或
python3 -m pytest tests/

方法论背景见 `docs/计划稿-v0.2.md`。

---

English

**token-pincher** — pinches every token before spending it, and knows when not to be cheap. (The Chinese name 铁公鸡, iron rooster, is the proverbial miser who won't part with a single feather.)

git clone https://github.com/LearnPrompt/token-pincher ~/.claude/skills/token-pincher

Problem

Six token-saving skills we tested (Caveman, Ponytail, Headroom, Graphify, Codex Token Skills, Codex Token Saver) failed the same way: standing rules in context inflate thinking tokens, and in quality-competitive scenarios the savings flip negative. token-pincher's answer: