OpenClaw AI 技能

OpenClaw 的五阶段令牌审计框架：发现 → 优先级（3D 矩阵）→ 优化（8 类技术）→ 验证 → 监控。通用；适应于...

追踪 AI 代理 API calls, analyze 令牌 usage, and 优化 costs. Use when user wants to 监控 LLM spending, 调试 API calls, 追踪 令牌 consumption, or...

分析和优化大文档（100K–2M 个标记）中的长上下文 RAG 流水线，使用混合搜索、分块策略和多文档推理。

跟踪AI代理的API调用，分析令牌使用情况，并优化成本。当用户想要监控LLM支出，调试API调用，跟踪令牌消耗时使用。

查询并返回 DeepSeek API 账户余额、赠送余额、充值余额及账户可用状态，需配置 DEEPSEEK_API_KEY 或 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。

Five-phase 令牌 审计 & optimization 框架 for OpenClaw: Discover → Prioritize (3D matrix) → 优化 (9 category techniques) → 验证 → 监控. Universal; adapt via 应用endi

AI模型切换器：日常本地模型 + 复杂任务云模型的混合使用方案。根据任务类型自动选择最优模型，最大化利用本地模型（零令牌成本），最小化云模型令牌消耗。