跳到正文
cccskills
免费在 GitHub 公开

cc-cost-engineering

AI Agent 成本工程 — 基於 Claude Code 的成本追蹤、prompt cache 最佳化、token 預算控制逆向分析。Use when: 優化 token 消耗、設計成本控制機制、分析 cache 效率、選擇模型配置。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

查看安装方法

包含的文件(3)

  • SKILL.md3.6 KB
  • references/cache-break-causes.md981 B
  • references/cost-matrix.md897 B

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

AI Agent 成本工程

基於 Claude Code v2.1.88 的成本控制機制逆向分析。

模型成本矩陣

模型Input/MTokOutput/MTok相對成本
Haiku 3.5$0.80$4.001x
Sonnet 4.6$3.00$15.003.75x
Opus 4.6$15.00$75.0018.75x
Opus 4.6 Fast$30.00$150.0037.5x

Cached tokens 便宜 75-90%。 這是 Claude Code 整個架構圍繞 cache 設計的原因。

Cost Envelope 模式

// Claude Code 的 cost-tracker.ts 核心邏輯
function addToTotalSessionCost(inputTokens, outputTokens, model, speed) {
  const costPerInputToken = MODEL_COSTS[model]?.input ?? UNKNOWN_FALLBACK
  const cost = inputTokens * costPerInputToken + outputTokens * costPerOutputToken
  sessionCost += cost
  // 支援 advisor 模型遞迴計費、Fast Mode OTEL 標記
}

實作要點:

  1. 每個任務設預算上限,累計追蹤,超限就停
  2. 未知模型用 fallback 費率 + analytics 警告
  3. Session 成本持久化到 project config(以 sessionId 隔離)

Prompt Cache 12 種 Break 原因

#原因影響防禦
1System prompt 內容變化全 bust靜態/動態邊界
2Tool schema 變化全 bust不排序工具陣列
3MCP 工具動態載入部分 bustDeferred loading
4Agent list 變化全 bust移到 attachment
5currentDate 跨日全 bust已知缺陷,應移到 dynamic zone
6Compaction 改寫訊息全 bust不可避免,但可用 fork 繼承
7Feature flag 切換全 bustSticky Latch
8Beta header 變化Server-side bustLatch 機制
9版本更新全 bust不可避免
10Permission mode 變化Tool schema bust避免 mid-session 切換
11Plugin/MCP 重載Tool bust避免 /reload-plugins
12使用者切換 cwdenv_info bust固定工作目錄

使用者端避坑清單

坑成本影響避法
Auto Mode + Max 訂閱每次工具操作用 Opus 分類,佔 15-28%關 Auto Mode 或改手動
Agent SDK 的 file modification injection每輪吃 5-15% context用 CLI;或壓短 session
跨午夜長 session整段 cache 全滅午夜前結束
頻繁開關 session每次 max_tokens:1 探測用長 session + /compact
裝太多 MCP server每輪注入不快取指令只裝需要的
工作中切目錄env_info bust cache固定目錄,用絕對路徑
大量改檔後繼續對話file modification diff 每輪注入改完 /compact 或開新 session
Resume 舊 sessionstale check 必觸發不 resume,開新的

Token Estimation 三策略

1. API countTokens(精確,需 API call)
2. Haiku fallback(近似,便宜)
3. length / 4(粗估,免費)
JSON 用 bytes / 2;圖片/PDF 固定 2000 tokens

Compaction 成本陷阱

  • 壓縮後第一輪以 125% 費率重建 cache(input token 全是 cache_creation)
  • 可觸發最多 3 次連鎖 compaction
  • Compaction 用的 forked agent 帶全部 36 工具(已知缺陷,應帶 0 個)
  • NO_TOOLS_PREAMBLE 解決 Sonnet 4.6 壓縮時 2.79% 誤呼叫工具

參考

詳見 references/cache-break-causes.md 和 references/cost-matrix.md。

评价

还没有评价。欢迎分享你的使用感受。

评论

无需登录即可发表。欢迎分享使用感受、提问,或说明在哪些环境下无法运行。

还没有评论。来写第一条吧。

提交后会立即公开。请勿填写邮箱、电话等个人信息。URL 最多 2 个。

0 / 1000 字

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

同一仓库的技能

Agent Skill design knowledge base — mechanisms, philosophy, patterns, pitfalls. Use when: designing new skills, reviewing skill quality, or deciding whether something should be a skill.

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

Claude Code 專案配置審計。觸發:review/優化 CLAUDE.md、skills、settings、定期清洗累積內容、新專案上線前檢查。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

Agent 配置設計指南 — 基於 Claude Code 6 個 built-in agent 的逆向分析。Use when: 設計新 agent、優化現有 agent prompt、決定工具/模型配置、撰寫 dispatch prompt。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

Harness Engineering 設計模式 — 基於 Claude Code 原始碼逆向分析的 12 條可遷移原則。Use when: 設計 agent 系統架構、實作 tool orchestration、設計 context 管理策略、建構 agent loop。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

System Prompt 工程 — 基於 Claude Code 914 行系統提示詞的逆向分析。Use when: 撰寫 system prompt、設計 prompt 動態組裝、最佳化 prompt cache 效率、撰寫安全指令。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

AI Agent 安全設計模式 — 基於 Claude Code 七層縱深防禦架構的逆向分析。Use when: 設計工具安全機制、實作命令過濾、建構權限模型、設計 sandbox。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

cablate/ai-toolkit162026年4月6日 更新

查看 cablate 的全部技能

报告此技能的问题