300个Skill占9.9k上下文，作者用Skill瘦身省下89%启动开销
卡尔的AI沃茨 · wechat · 2026-08-05
作者卡尔在公众号分享了自己对 Claude Code 和 Codex 中 300 多个 Skill 的治理过程。他发现每次新会话启动时，模型需要读取所有 Skill 的名称和描述，导致启动上下文高达 9.9k token，而关闭自定义 Skill 后仅 1.5-1.7k，多出约 8.2-8.4k。按 7 月使用强度估算，仅 Skill 列表就浪费了 4-5 亿 token 的上下文空间。
他按使用频率将 Skill 分为高频核心（22个）、中频项目（64个）、低频归档（214个）和 RARECRITICAL（21个），但复审后发现全局可发现的仍有 147 个。为此他开发了一个本地网页工具 SkillScope Console，支持搜索、筛选、分类，并引入“触发状态”中间态：只保留触发词，命中后再动态加载完整 Skill，单个 Skill 可节省 89% 的启动上下文。
最终他将治理流程打包成“Skill瘦身”Skill，五阶段管理，截至 2026 年 8 月 4 日，318 个唯一 Skill 中全局可发现 147 个（核心 29 + 保守 118），项目级 14 个，触发级 157 个，实际删除 0 个。作者强调 Agent 能力未减，但模型智力被解放，并反思“技能堆到一定数量后，判断力比技能本身更值钱”。
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