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上下文预算与LLM优化

本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。

持续技能学习与模式提取

continuous-learning

该技能用于自动评估代码会话，提取可重用的编程模式和知识。它能将用户与AI的互动经验转化为结构化的“技能”，帮助AI持续学习特定的开发习惯、错误解决流程或调试技巧，从而提升代码辅助能力。

持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2

这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。

成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline

该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。

LLM成本基准测试

该技能用于运行结构化和对抗性语料库的全面基准测试。它测量了增强器（booster）模型与主流LLM基线（如Gemini、Anthropic）的性能和成本效率。结果以可验证的JSON报告持久化，是发布和审计模型性能声明的关键环节。

零成本代码结构转换

cost-booster-edit

这是一个高性能的代码结构转换工具，用于执行简单的、确定性的代码重构（如移除控制台日志、var转const）。它利用WASM核心进行结构性修改，速度极快，且无需调用任何昂贵的大模型API。非常适用于CI/CD流程、自动化批量重构和对成本敏感的开发工作流，尤其强调确定性和速度。

成本优化任务路由报告

cost-booster-route

该工具用于任务成本优化，通过路由系统将任务分流到不同的处理层级。它特别识别出可使用“Agent Booster”（一级）的简单转换任务，这些任务的成本为零。通过报告能节省的成本，帮助用户在批量处理前预估和控制AI支出。

成本预算使用率检查

cost-budget-check

用于实时监控项目的实际运营成本与设置的预算限制。该技能读取累计支出，计算用量占比，并根据预设的四级阈值（如50%、75%、90%、100%）发出相应的警报（INFO/WARNING/CRITICAL/HARD_STOP）。核心作用是确保资源支出可控，防止超支，实现成本治理。

生产花费加速率监控

该工具用于监控生产环境花费的加速趋势（燃用率）。它将最新时段的花费与历史平均花费进行对比。如果加速率超过预设阈值，系统将触发警报，帮助运营人员提前发现超出预期的成本飙升，即使总预算还有余量。

成本分析上下文优化

cost-compact-context

该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。

按会话分析成本费用

cost-conversation

该功能提供按单个会话进行成本分析的详细视图。它列出了每个会话的开始时间、消息数量、主要模型和总成本。这对于识别成本最高的会话至关重要，特别适用于项目回顾和评估现有会话模式的可持续性。

反事实成本分析（路由）

cost-counterfactual

该工具执行多基线反事实成本分析，将实际会话花费与固定模型（如always-haiku/always-sonnet）的假设成本进行比较。它能量化路由机制带来的财务节省，回答“路由是否物有所值？”这一关键问题。适用于季度成本复核、设置持续集成性能门禁和验证路由配置。

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