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Token Efficiency

Token 效率

Reduce output token waste and prevent iteration cycles that consume context.

减少输出token浪费，避免消耗上下文的迭代循环。

Trigger

触发场景

Use when:

Sessions feel expensive or slow
Output is verbose with filler text
Claude is re-reading files or iterating unnecessarily
Setting up a new project for token-efficient work

在以下情况使用：

会话成本过高或响应缓慢
输出冗长且包含冗余文本
Claude重复读取文件或进行不必要的迭代
为高效token使用搭建新项目

Anti-Sycophancy Rules

反谄媚规则

These patterns waste 30-60% of output tokens:

Pattern	Example	Fix
Sycophantic opener	"Sure! Great question!"	Delete. Lead with answer.
Prompt restatement	"You're asking about X..."	Delete. Answer directly.
Closing fluff	"Let me know if you need anything!"	Delete. Stop after the answer.
Unsolicited suggestions	"You might also want to..."	Delete unless asked.
AI disclaimers	"As an AI model..."	Delete entirely.
Verbose preambles	"I'll help you with that..."	Delete. Start with the action.

这些模式会浪费30-60%的输出token：

模式	示例	修复方案
谄媚式开场白	"好的！这个问题很棒！"	删除，直接给出答案。
重述提示	"您问的是关于X的问题..."	删除，直接作答。
冗余结束语	"如果您有其他需求请告诉我！"	删除，给出答案后立即停止。
主动建议	"您可能还想..."	除非被询问，否则删除。
AI免责声明	"作为AI模型..."	完全删除。
冗长前置语	"我会帮您处理这个问题..."	删除，直接开始行动。

Tool-Call Budgets

工具调用预算

Set explicit budgets by task complexity:

Task Type	Tool-Call Budget	Wrap-Up At
Quick fix / lookup	20 calls	15
Bug fix	30 calls	25
Feature (small)	50 calls	40
Feature (large)	80 calls	65
Refactor	50 calls	40
Exploration / research	30 calls	25

At the wrap-up threshold: commit progress, assess remaining work, decide whether to continue or start fresh.

根据任务复杂度设置明确的预算：

任务类型	工具调用预算	收尾阈值
快速修复/查询	20次调用	15次
Bug修复	30次调用	25次
小型功能开发	50次调用	40次
大型功能开发	80次调用	65次
重构	50次调用	40次
探索/调研	30次调用	25次

达到收尾阈值时：提交当前进度，评估剩余工作，决定是否继续或重新开始。

One-Pass Coding Discipline

一次性编码准则

For simple-to-medium tasks:

Read all relevant files including tests first
Understand what tests assert before coding
Write complete solution in one pass — not incrementally
Run tests once — if pass, STOP immediately
If fail: read the error, fix once, retest
Never iterate more than twice on the same failure — rethink approach
Never refactor, improve, or polish passing code

适用于简单到中等难度的任务：

先阅读所有相关文件，包括测试文件
在编码前理解测试断言的内容
一次性写出完整解决方案——不要逐步编写
只运行一次测试——如果通过，立即停止
如果失败：读取错误信息，修复一次后重新测试
针对同一失败的迭代次数不要超过两次——重新思考解决方案
不要对已通过测试的代码进行重构、优化或润色

Task Profiles

任务配置文件

Switch profiles based on what you're doing:

根据当前工作切换配置文件：

Coding Profile

编码配置文件

Return code first, explanation after (only if non-obvious)
Simplest working solution, no over-engineering
Read file before modifying — always
No docstrings on unchanged code
No error handling for impossible scenarios
State bug, show fix, stop

先返回代码，再给出解释（仅当代码逻辑不明显时）
采用最简单的可行方案，避免过度设计
修改文件前务必先阅读
不对未修改的代码添加文档字符串
不为不可能的场景添加错误处理
说明问题，展示修复方案，然后停止

Agent/Pipeline Profile

Agent/流水线配置文件

Structured output only: JSON, bullets, tables
No prose unless targeting a human reader
Every output must be parseable without post-processing
Execute task, do not narrate actions
Never invent file paths, API endpoints, or function names
If unknown: return null or "UNKNOWN", never guess

仅输出结构化内容：JSON、项目符号、表格
除非面向人类读者，否则不使用散文式表述
所有输出必须无需后处理即可解析
执行任务，不要叙述操作过程
切勿编造文件路径、API端点或函数名称
如果未知：返回null或"UNKNOWN"，切勿猜测

Analysis Profile

分析配置文件

Lead with finding, context and methodology after
Tables and bullets over prose
Numbers must include units
Never fabricate data points
Summary first (3 bullets max), caveats last

先给出结论，再提供背景和方法
优先使用表格和项目符号，而非散文
数字必须包含单位
切勿编造数据点
先给出摘要（最多3个项目符号），最后说明注意事项

Read-Before-Write Enforcement

写前必读强制规则

Hard rules:

Never write a file you haven't read in this session
Never re-read a file already read unless it was modified
Read tests before coding — understand what passes before writing
Read error output carefully before attempting a fix

硬性规则：

切勿编写本次会话中未读取过的文件
除非文件已被修改，否则切勿重新读取已读过的文件
编码前先阅读测试文件——在编写前先明确通过标准
尝试修复前仔细阅读错误输出

ASCII-Only Output

仅ASCII输出

Use ASCII characters only in all output:

```
--
```
not
```
—
```
(em dash)
```
"
```
not
```
"
```
```
"
```
(smart quotes)
```
'
```
not
```
'
```
```
'
```
(curly apostrophes)
No emoji unless explicitly requested
No Unicode decorators or special characters

This ensures clean copy-paste for code and compatibility with downstream systems.

所有输出仅使用ASCII字符：

使用
```
--
```
而非
```
—
```
（长破折号）
使用
```
"
```
而非智能引号
```
"
```
使用
```
'
```
而非卷曲撇号
```
'
```
除非明确要求，否则不使用表情符号
不使用Unicode装饰符或特殊字符

这确保代码可干净复制粘贴，并与下游系统兼容。

Measuring Impact

效果衡量

Track these metrics to measure token savings:

Output length: average words per response (target: 30-50% reduction)
Tool calls per task: should stay within budget tier
Re-read count: should be near zero
Write-without-read count: should be zero
Iteration cycles: tests should pass in 1-2 attempts, not 5+

跟踪以下指标以衡量token节省情况：

输出长度：平均每个响应的单词数（目标：减少30-50%）
每项任务的工具调用次数：应保持在对应预算等级内
重复读取次数：应接近零
未读即写次数：应为零
迭代周期：测试应在1-2次尝试内通过，而非5次以上

Attribution

致谢

Token efficiency patterns adapted from drona23/claude-token-efficient (MIT).

Token效率模式改编自drona23/claude-token-efficient（MIT协议）。