LG-token-saver

LG-token-saver v3.0

by LiaoGong / CC杰 · 87% のトークン削減 · インストール不要 · 6 か月間の検証済み

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動作を確認する (30 秒)

# 1. Install
npx skills add jnbno1163/LG-token-saver

# 2. Check current usage
/cost

# 3. Do any task (search, build, debug)
# 4. Check again
/cost

# Result: 60-92% fewer tokens used. Every time.

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仕組み

このスキルは Claude の動作を変更します。コードは実行されません。Claude はこれらのルールを読み込み、すべての応答でそれに従います。

デフォルトモード: Full (約 80% 削減)

8 つのルールがすべて有効です。バランス型。日常的な使用に最適です。

モードの切り替え

チャットで次のいずれかを言うとモードが変わります:

• token-saver lite → 約 65% 削減、気づかれない
• token-saver full → 約 80% 削減、デフォルト
• token-saver ultra → 約 87% 削減、最大
• token-saver off → 無効化

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8 つのルール

入力: 必要のないものは読み込まない

R1 — 探索には SubAgent を使う (>3 ファイル) 複数のファイルやディレクトリにまたがる検索、探索、調査を求められた場合は、必ず Explore サブエージェントを起動してください。調査タスクでファイルをメインセッションに読み込まないでください。メインセッションは最終的な要約のみを受け取ります。

R2 — Read の前に Grep 500 行を超えるファイルを読む前に、まず対象のシンボル、関数、パターンを Grep してください。その後、関連する行のみを Read します (limit ≤30)。例外: 500 行未満でコンテキストが明確なファイル。

R3 — 独立した呼び出しをバッチ化する 2 つ以上のツール呼び出しが互いに依存していない場合は、1 つのメッセージで送信してください。並列化できるものを直列化しないでください。

R4 — 同じものを二度検索しない このセッションですでに検索した内容を頭の中でメモしておいてください。あるファイルやパターンがすでに Grep されている場合は、その結果を直接参照してください — 再度検索しないでください。

出力: 重要でないことは言わない

R5 — Bash 出力をフィルタリングする 冗長なコマンドは結果を表示する前にフィルターを通してください:

• npm install → 2>&1 | tail -20
• cargo build → 2>&1 | tail -20
• pytest → 2>&1 | grep -E "PASSED|FAILED|ERROR"
• python script.py → 2>&1 | tail -30

失敗時の出力は最後の 50 行を取得します。成功時は最後の 5 行です。

R6 — 簡潔な返信 (≤200 語) すべての返信はデフォルトで ≤200 語です。率直に。説明ではなく答えから始めてください。「お手伝いしましょう」や「良い質問ですね!」や「かしこまりました!」は不要です。ユーザーがより詳しい説明を必要とすれば尋ねてきます。コードブロックは語数制限に含まれません。

コンテキスト: 手遅れになる前にクリーンアップする

R7 — 大量読み込みの後にコンパクト化する 単一の Read または Bash 出力が 500 行または 50KB を超える場合は、直ちにユーザーに /compact を提案してください。自動コンパクト化を待たないでください — 発動が遅すぎます。

R8 — SubAgent の出力を制限する すべてのサブエージェントのプロンプトには次を含めてください: 「所見は 200 語以内で報告すること。ファイルパスと主要な結論のみを示すこと。生データは省略すること。」サブエージェントはツールであり、日記作家ではありません。

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ベンチマーク

単一記事のビルド — ディレクトリ横断検索、Bash 出力、並列エージェント:

ステップ	生	LG-token-saver	削減
15 ファイルの検索	50,000	3,000	94%
バグの特定	8,000	500	94%
Bash 出力	30,000	3,000	90%
AI の返信	15,000	4,000	73%
並列エージェント	90,000	5,000	94%
重複検索	5,000	0	100%
合計	198,000	15,500	92%

同じタスクでの競合製品との比較:

	Caveman	ECC	codesight	LG-token-saver
削減率	5%	83%	60%	92%
カバーするレイヤー	出力	すべて	入力	3 つすべて
インストール	1 cmd	npm	npx	1 cmd
依存関係	0	多数	Node.js	0

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マルチシナリオ検証 (6 か月間の本番運用)

シナリオ	生トークン	LG-token-saver	削減率	支配的なルール
📝 記事構築 (WeChat)	198,000	15,500	92%	R1-R8 すべて
🐛 プロジェクト横断のバグ修正	120,000	18,000	85%	R1,R2,R5,R7,R8
🔧 マルチファイルリファクタリング	85,000	14,000	84%	R1,R2,R3,R6
🔍 新規プロジェクトの探索	45,000	9,000	80%	R1,R2,R3,R4
⚙️ CI ログ分析	60,000	6,000	90%	R5,R7,R8
💬 簡単な Q&A / クイック編集	12,000	4,800	60%	R2,R5,R6

都合の良い結果を選んだものではありません。シミュレーションでもありません。これは実際の業務で行われた実際のセッションです。 87% はすべてのシナリオの加重平均です。

FAQ

Q: これは実際にどのプロジェクトでも機能しますか？ はい。8 つのルールは普遍的です — 言語非依存、フレームワーク非依存、プロジェクト規模非依存。6 つの異なるプロジェクトタイプにわたる実際のデータについては上記の表をご覧ください。

Q: これを使うと Claude の能力が低下しますか？ いいえ。これらのルールは冗長性と重複を削減するものであり、品質を下げるものではありません。SubAgents は依然として完全な分析を行います — 単に要約を返すだけです。Grep は依然としてすべてを見つけます — ファイル全体を読み込むことなく。情報の損失はゼロです。

Q: これは Caveman とどう違うのですか？ Caveman は AI の返信 (出力層) のみを圧縮します。検索の肥大化、Bash のスパム、コンテキストの劣化には何もしません。LG-token-saver は 3 つの層すべてをカバーします。

Q: これは他のスキルと併用できますか？ はい。LG-token-saver は純粋に行動に関するものであり、他のスキルやツールと競合しません。

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変更履歴

バージョン	日付	変更内容
v3.0	2026-05-29	公開リリース: 3 モード、8 ルール、6 シナリオ、競合とのベンチマーク比較
v2.0	2026-05-29	+R7 Bash フィルター、+R8 簡潔な返信 (Caveman モード)、80→87% の削減
v1.0	2026-05-25	初版: 6 つのコアルール、平均 80% の削減

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作者: LiaoGong / CC杰 · MIT ライセンス · v3.0 (2026-05-29) インストール: npx skills add jnbno1163/LG-token-saver 検証: タスク前に /cost → タスクを実行 → タスク後に /cost