SKL-SKILL-v1.0-FIN-260326-Token-Optimizer.md

维度: Token效率优化
功能: 监控+休眠检测集成，动态频率调整
状态: FIN (7标准完整)
版本: V2.1
优化效果: 节省90% Token (vs V2.0)
创建时间: 2026-03-26

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S1: 全局考虑（人/事/物/环境/外部/边界）

1.1 人的维度

利益相关方	需求	影响
用户	Token不被浪费，系统稳定运行	核心受益者
主控AI	明确何时降级、何时休眠	执行者
未来会话	Token记录准确，可预测	间接影响

1.2 事的维度

问题发现: 原V2.0方案中，休眠检测每10分钟运行一次，每天144次，消耗约2000 Token。

优化方案: 将休眠检测逻辑整合到Token监控任务中。

处理流程:

Token监控运行
    ↓
检查当前Token百分比
    ↓
确定当前等级(L5-L1)
    ↓
如果等级变化:
    - 调整自身频率
    - 调整其他任务频率
    - 建议休眠(如果L1)
    ↓
如果Token ≥ 80%:
    - 建议上下文压缩
    ↓
记录状态，等待下次运行

1.3 物的维度

资源	原方案	新方案	节省
日运行次数	168次	4-12次	93%
日Token消耗	~2400	~200	92%
存储(状态文件)	2个	1个	50%

1.4 环境维度

Token压力等级:

等级	Token范围	监控频率	日运行次数
L5	100-70%	每6小时	4次
L4	70-50%	每8小时	3次
L3	50-30%	每12小时	2次
L2	30-15%	每天6AM	1次
L1	<15%	暂停	0次

1.5 外部集成

集成方	方式	说明
Cron系统	任务调度	频率动态调整
Context Optimizer	调用	Token≥80%时建议压缩
Hibernate Control	调用	Token<15%时进入休眠
Memory系统	文件记录	保存Token历史

1.6 边界情况

场景	处理方式
首次运行无历史	默认L5配置
Token跳跃式变化	按当前值处理，记录异常
调整失败	记录错误，下次重试
用户手动干预	尊重用户选择，暂停自动调整

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S2: 系统闭环（输入→处理→输出→反馈）

2.1 输入规范

参数:

{
  "current_token_pct": 75,     # 当前Token百分比
  "session_duration_min": 120, # 会话时长
  "tasks_executed": 45,        # 已执行任务数
  "context_size_kb": 32        # 上下文大小
}

2.2 处理流程

class TokenOptimizer:
    def run(self, token_pct):
        # Step 1: 确定等级
        level = self.get_level(token_pct)
        
        # Step 2: 检查等级变化
        if level != self.last_level:
            self.adjust_frequency(level)
            self.log_transition(self.last_level, level)
        
        # Step 3: 检查上下文压力
        if token_pct >= 80:
            self.suggest_context_compression()
        
        # Step 4: 检查休眠条件
        if level == "L1":
            self.suggest_hibernation()
        
        # Step 5: 生成报告
        return self.generate_report()

2.3 输出规范

监控报告:

⚡ Token优化报告 (V2.1)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
当前Token: 75% (L5 - 正常运营)
等级变化: 无
下次监控: 6小时后

任务频率:
- morning-report: 09:07 每天 ✅
- token-monitor: 每6小时 ✅
- evening-totem: 18:00 每天 ✅
- weekly-check: 周日 03:17 ✅
- daily-backup: 03:00 每天 ✅

上下文状态: 正常 (32KB)
建议操作: 无
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

2.4 反馈机制

等级变化时:

• 报告调整内容
• 说明调整原因
• 预告下次调整阈值

预警时:

• Token≥80%: 建议压缩上下文
• Token<30%: 预告即将进入节省模式
• Token<15%: 建议进入休眠

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S3: 可观测输出（量化指标+报告）

3.1 量化指标

指标	原V2.0	新V2.1	改进
日运行次数	168次	4-12次	-93%
日Token消耗	~2400	~200	-92%
响应延迟	10分钟	6-24小时	+效率
准确性	高	高	持平

3.2 效率对比

📊 Token优化效果对比
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
          V1.0    V2.0    V2.1
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
任务数    6       6       5
日运行    168     168     4-12
日Token   ~11000  ~3000   ~200
节省率    -       73%     98%
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

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S4: 自动化集成（Cron+脚本+触发器）

4.1 动态Cron调整

def adjust_cron_schedule(level):
    """根据等级调整Cron频率"""
    schedules = {
        "L5": "0 */6 * * *",   # 每6小时
        "L4": "0 */8 * * *",   # 每8小时
        "L3": "0 */12 * * *",  # 每12小时
        "L2": "0 6 * * *",     # 每天6AM
        "L1": "disabled"       # 暂停
    }
    
    new_schedule = schedules[level]
    if new_schedule == "disabled":
        disable_cron_job("token-monitor")
    else:
        update_cron_schedule("token-monitor", new_schedule)

4.2 集成脚本

#!/usr/bin/env python3
# token_optimizer.py - 主运行脚本

import sys
sys.path.insert(0, '/root/.openclaw/workspace/scripts')

from token_monitor_v21 import TokenMonitor
from context_optimizer_client import suggest_compression
from hibernation_control_client import suggest_hibernation

def main():
    monitor = TokenMonitor()
    result = monitor.run()
    
    # 根据结果触发其他模块
    if result['token_pct'] >= 80:
        suggest_compression()
    
    if result['level'] == 'L1':
        suggest_hibernation()
    
    print(result['report'])

if __name__ == "__main__":
    main()

4.3 状态持久化

{
  "version": "2.1",
  "last_check": "2026-03-26T06:00:00Z",
  "current_level": "L5",
  "token_pct": 75,
  "adjustments": [
    {
      "time": "2026-03-26T00:00:00Z",
      "from": "L4",
      "to": "L5",
      "reason": "Token恢复"
    }
  ]
}

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S5: 自我验证（质量检查+测试）

5.1 功能测试

def test_token_optimizer():
    # 测试1: L5正常运行
    result = optimizer.run(token_pct=75)
    assert result['level'] == 'L5'
    assert result['next_check'] == '6h'
    
    # 测试2: L1休眠建议
    result = optimizer.run(token_pct=10)
    assert result['level'] == 'L1'
    assert result['suggestion'] == 'hibernate'
    
    # 测试3: 80%压缩建议
    result = optimizer.run(token_pct=82)
    assert result['suggestion'] == 'compress_context'
    
    # 测试4: 等级变化调整
    optimizer.last_level = 'L5'
    result = optimizer.run(token_pct=45)
    assert result['adjusted'] == True

5.2 质量检查清单

检查项	通过标准
等级判断准确	各阈值边界正确
频率调整生效	Cron更新成功
建议触发正确	80%建议压缩，15%建议休眠
状态记录完整	历史调整可追溯
Token节省达标	较V2.0节省>80%

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S6: 认知谦逊（局限标注）

6.1 已知局限

局限	说明	缓解措施
响应延迟增加	从10分钟到6小时，可能错过快速变化	关键操作触发即时检查
等级边界抖动	Token在边界波动时频繁调整	增加滞后区间(±5%)
无法精确预测	无法预知用户接下来的操作量	基于历史平均估算

6.2 不确定性声明

• Token计算可能因模型/平台差异而有偏差
• 频率调整需要Cron权限，可能失败
• 极端情况下（Token瞬间耗尽）无法及时响应

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S7: 对抗测试（失效场景验证）

7.1 异常输入测试

场景	测试内容	预期结果
Token=0	完全耗尽	提示已进入休眠
Token=100	刚重置	标准L5配置
Token=边界值	正好70%,50%,30%,15%	正确归属等级
负数/超100	非法值	报错，使用默认值

7.2 系统异常测试

场景	测试内容	预期结果
Cron更新失败	权限不足	记录错误，下次重试
状态文件损坏	JSON解析失败	重置为默认状态
时间跳跃	系统时间异常	基于当前时间重新计算

7.3 边界条件测试

场景	测试内容	预期结果
连续降级	L5→L4→L3→L2→L1	每级正确调整
连续升级	L1→L2→L3→L4→L5	每级正确调整
快速波动	在边界反复跳动	滞后机制生效，减少调整

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使用指南

部署方式

替换原有的token-monitor和hibernation-check：

# 1. 删除旧任务
openclaw cron delete <old-token-monitor-id>
openclaw cron delete <old-hibernation-check-id>

# 2. 创建优化版任务
openclaw cron create \
  --name token-optimizer \
  --cron "0 */6 * * *" \
  --session isolated \
  --message "Run token optimization and hibernation check" \
  --description "Token优化与休眠控制集成 V2.1"

监控命令

# 查看当前状态
python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/token_optimizer.py status

# 手动触发
python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/token_optimizer.py run

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关联文档

• /scripts/token_monitor_v21.py - 监控核心
• /scripts/token_optimizer.py - 优化器主程序
• skills/context-optimizer/SKILL.md - 上下文优化
• skills/hibernation-protocol/SKILL.md - 休眠协议

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Token Optimizer V2.1 - 7标准完整版，90% Token节省