你在设置 OpenClaw 时安装了 8 个技能。你经常使用的只有 3 个。其他 5 个技能处于闲置状态——但它们的指令会被加载进每一个系统提示词中，在每一轮对话中都在消耗你的输入 Token。
问题所在：技能膨胀
每一个安装的技能都会将其指令添加到系统提示词中。即使你从未触发过某个技能，大模型在处理每一个请求时仍然会阅读（并向你收费）它的指令。
一个典型的技能会为系统提示词增加 200–500 个 Token。五个未使用的技能？那就是每轮多出的 1,000–2,500 个输入 Token，且会乘以每一次心跳、每一条消息、每一次工具调用。
在每天有 500 次交互的情况下，这就是 500,000–1,250,000 个不必要的 Token 支出。
ClawBridge 如何检测（诊断 A04）
成本控制中心扫描你安装的技能并检查：
- 文件修改时间 (mtime)：每个技能的目录最后一次修改是什么时候？
- 调用历史：该技能在过去 7 天内被调用过吗？
- 分类：
- 活跃 (Active)：过去 7 天内使用过。
- 少用 (Quiet)：已安装但在 7–30 天内未使用。
- 闲置 (Idle)：30 天以上未使用 —— 强力建议移除。
该诊断会计算闲置技能带来的每轮 Token 开销，并预测每月的浪费额度。
一键修复
点按应用 (Apply) 即可从活跃配置中移除闲置技能。ClawBridge 会：
- 备份你当前的技能列表。
- 卸载闲置技能（但不会删除它们——它们仍保留在磁盘上）。
- 记录此次更改以供备查。
你可以随时通过 OpenClaw 的 CLI 重新安装这些技能以重新启用。
权衡
- 季节性技能：有些技能很少使用，但在需要时很重要（例如你每年只用一次的年度报税技能）。考虑移除这些技能是否值得后续重新安装的精力。
- 技能依赖：某些技能会引用其他技能。检查移除一个较少使用的技能是否会破坏某个活跃技能的运行。
- 每轮节省的积累：在交互量较高的情况下，即使每轮节省 500 个 Token 也会变得非常有意义。
真实数据
5 个闲置技能 × 每个 400 Token = 每轮 2,000 个额外 Token。 在 Claude Sonnet 上每天 300 次交互 ($3/1M 输入 Token)：
- 每日浪费：300 × 2,000 × $3/1M = $1.80/天
- 每月浪费：你从未使用的技能导致每月浪费 $54。
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