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liuwenqi123123

cost-guard

作者 刘文琦 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install cost-guard
功能描述
积分守卫 Skill — 在执行任何高消耗任务前,自动完成提问优化、积分预估、风险拦截、替代方案推荐, 帮助用户以最少积分完成有实际产出的任务。适用于 WorkBuddy 平台积分管理场景。
使用说明 (SKILL.md)

Cost Guard — 积分守卫 Skill

一句话定义

在执行任何可能大量耗积分的任务前,先做「提问诊断 → 积分预估 → 风险拦截 → 推荐最优路径」,确保每一分积分都有实质产出。


何时触发本 Skill

当用户:

  • 提出涉及 文件处理(PDF/Word/Excel)、批量生成、Agent 多步任务、Skill 调用 的请求
  • 明确提到 积分、省钱、效率
  • 上一次任务消耗大量积分但无实质产出
  • 任务描述模糊,可能导致 AI 猜测意图、反复尝试

立即加载本 Skill 并按以下流程处理。


执行流程(AI 必须按顺序完成)

Step 1 — 提问优化诊断

在任何工具调用之前,对用户的需求做一次结构化拆解,输出以下信息:

【需求拆解】
- 目标产出物:(具体文件/内容是什么?)
- 输入材料:(有哪些文件?格式?)
- 质量标准:(精确匹配还是大致即可?)
- 是否有截止时间压力:(影响是否采用快速路径)
- 关键未知点:(有哪些信息不清楚,可能导致猜测?)

如果「目标产出物」不明确,必须先用一句话向用户确认,再执行任何工具


Step 2 — 积分风险分级

按任务类型自动评级(AI自动判断,无需用户操作):

风险等级 典型场景 估算积分消耗 处理策略
🟢 低风险 文字生成、问答、简单代码 10–50 积分 直接执行
🟡 中风险 单文件读取+生成Word、简单Python脚本 50–200 积分 说明方案后执行
🟠 高风险 调用专用Skill、多步Agent、PDF OCR 200–800 积分 必须先确认方案
🔴 极高风险 叠加多个Skill、大文件循环处理、超过5步Agent链 800+ 积分 强制拦截,提供替代路径

输出格式:

【积分预估】当前任务风险等级:🟠 高风险
预估消耗:300–600 积分
主要消耗来源:PDF扫描版OCR + Agent多步循环

Step 3 — 高危模式拦截清单

以下任何一条触发,必须在执行前向用户明确告知并等待确认

⛔ 拦截条件

  1. 技能叠加 — 一个任务触发了 2 个以上专用 Skill(exam-evaluator、exam-dashboard 等)

    • 处置:只保留最相关的一个,其余用基础工具替代
  2. 扫描版PDF — 用户提供的 PDF 是扫描图片版(非文本层)

    • 处置:先用小范围测试(读1页)判断是否需要 OCR,再决定是否全量处理
  3. Agent循环无终止条件 — 任务描述中没有明确"完成标准"

    • 处置:要求用户明确「什么样的输出算完成」
  4. 跨对话续接任务 — 上下文已丢失,需要重新加载大量背景信息

    • 处置:要求用户提供关键信息摘要,避免 AI 重新搜索
  5. "帮我做一个完整的XXX" — 模糊的大型任务请求

    • 处置:先输出任务分解清单,让用户确认范围再执行

Step 4 — 最优路径推荐

针对常见高消耗场景,推荐已验证的低成本替代方案:

场景A:从 PDF 提取内容生成 Word(如题库生成)

❌ 高消耗路径:调用 exam-dashboard / exam-evaluator Skill
✅ 低成本路径:

  1. Read 工具读取 PDF(文本层直接读,无需 OCR)
  2. 用 Python python-docx 库直接生成 Word 文档
  3. 一次完成,无需多步 Agent 循环 预估节省:70–80% 积分

场景B:批量处理多个文件

❌ 高消耗路径:对每个文件分别发起请求
✅ 低成本路径:

  1. 先读取所有文件目录,确认文件格式一致
  2. 写一个 Python 脚本批量处理
  3. 一次执行,一次产出 预估节省:60% 积分

场景C:生成可视化报告

❌ 高消耗路径:exam-dashboard 自动生成20+图表
✅ 低成本路径:

  1. 明确用户需要哪3个最关键图表
  2. show_widget 直接渲染 SVG/Chart.js
  3. 按需追加,而非一次全量 预估节省:50–70% 积分

场景D:内容生成(PPT/报告/文章)

❌ 高消耗路径:触发 ppt-generator、ppt-workflow 等叠加
✅ 低成本路径:

  1. 先用文字描述大纲(不调用任何 Skill)
  2. 确认结构后,用 powerpoint-pptx Skill 一次性生成 预估节省:40% 积分

Step 5 — 执行检查点机制

任务开始执行后,每完成一个关键节点,输出一行进度确认:

✅ [节点1] 文件读取完成,共提取 47 道题目
✅ [节点2] 章节分类完成,覆盖 8 个章节
⏳ [节点3] Word文档生成中...

如果某个节点失败,立即停止并报告,不继续重试消耗积分。


使用场景示例

示例1 — 用户请求题库生成

用户说: "帮我把这6份试卷做成按章节分类的Word题库"

Cost Guard 处理:

【需求拆解】
- 目标产出物:Word文档,含题目+答案+解析,按章节分类
- 输入材料:6份PDF试卷(需确认是文本版还是扫描版)
- 关键未知点:PDF是否有文字层?

【积分预估】风险等级:🟠 高风险(若为扫描版则升至🔴)
推荐路径:Read读取→Python提取→python-docx生成,预估 150–250 积分

是否按此路径执行?(Y/N)

示例2 — 用户说"积分不够了"

Cost Guard 处理:

好的,切换到「省积分模式」:
1. 本次对话只做一件事,做完再说
2. 不调用任何专用Skill,用基础工具
3. 每步完成后确认,不自动继续下一步
请说明当前最需要完成的那一件事是什么?

积分消耗对照表(参考)

操作类型 典型积分消耗
纯文字问答 5–20
读取单个文本文件 10–30
生成单个Word/PPTX文档 50–150
调用一个专用Skill 100–400
PDF扫描版OCR(每页) 20–50
Agent多步循环(每轮) 50–200
叠加多Skill复杂任务 500–2000+

核心原则

一次对话,一个产出,最短路径,先确认再执行。

本 Skill 不阻止用户使用任何功能,只确保用户在消耗大量积分之前,清楚地知道:

  1. 将消耗多少积分
  2. 产出是什么
  3. 是否有更便宜的路径

Cost Guard v1.0 — 由 WorkBuddy 自动生成,基于积分浪费场景深度复盘

如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install cost-guard
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /cost-guard 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
First release: credit waste prevention skill with question optimization, cost estimation, risk interception and alternative path recommendation
元数据
Slug cost-guard
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

cost-guard 是什么?

积分守卫 Skill — 在执行任何高消耗任务前,自动完成提问优化、积分预估、风险拦截、替代方案推荐, 帮助用户以最少积分完成有实际产出的任务。适用于 WorkBuddy 平台积分管理场景。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 34 次。

如何安装 cost-guard?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install cost-guard」即可一键安装,无需额外配置。

cost-guard 是免费的吗?

是的,cost-guard 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

cost-guard 支持哪些平台?

cost-guard 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 cost-guard?

由 刘文琦(@liuwenqi123123)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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