断舍离.skill 是什么？

一个 agent skill，作用是审计你已经安装的其它 skill，把当前模型已经会做的、harness 已经内建的、MCP 服务器已经接管的那些找出来并归档移除，从而省下它们每一轮占用的描述 token。

为什么要删 skill？装着不用不行吗？

不行。每个 skill 的名字和描述都会进入每一轮的系统提示词，是常驻开销；描述之间还会互相抢触发，触发错比没装更糟；里面的路径、API、模型名过期后每触发一次就误导一次。

会不会误删我重要的 skill？

不会直接删。判决表先给你逐条过目、逐条可否决；知识型 skill（私有事实、账号、内部约定）是红线永不删；所有移除都是移进归档目录，MANIFEST 留痕，一条命令即可恢复，全程不执行 rm。

什么时候该跑一次断舍离？

换模型、harness 大版本升级、新接了 MCP 服务器，或者距上次审计超过 90 天。新模型发布日就是 skill 断舍离日。

支持哪些 agent？

任何读 SKILL.md 的 host，包括 Claude Code、OpenClaw、Codex、Hermit；skill 装在非标准路径时用 tools/inventory.py --root 指定目录即可。

danshari.skill · MIT · 零依赖

第一个劝你删 skill 的 skill.

整个生态都在做加法 —— awesome 列表收录上千个 skill，单个仓库敢塞三百多个。没有人做减法。 但 skill 不是免费的：每装一个，每一轮都在付它的 token 税；模型每变强一代，就有一批 skill 从资产变成负债。

断舍离.skill 删的是「教模型做它已经会的事」，
留的是「告诉模型它不可能知道的事」。

在 GitHub 上查看 → 看一次真实审计

git clone https://github.com/swaylq/danshari-skill.git ~/.claude/skills/danshari-skill

演示审计结果: 12 → 5
每轮描述税: −66%
运行依赖: 0
执行过的 rm: 0 次

为什么要减

skill 不是免费的，你在付三重成本

装的时候都有理由，删的契机永远不来 —— 于是 skill 目录只增不减，而模型一直在变强。

token 税

它的名字和描述进每一轮的系统提示词，是常驻支出。十几个 skill 起步就是每轮两千 token，你为它付钱，无论今天用不用得上。

误触发

描述之间互相抢活。触发错一次比没有 skill 更糟 —— 模型带着一份过时的操作手册，理直气壮地走错方向。

腐烂

里面写死的路径、API、模型名会过期。一个腐烂的 skill 每触发一次就误导一次，而它自己不会告诉你它已经过期了。

效果

不是「删几个看着不顺眼的」

是对着你此刻的模型、harness、MCP，逐个过堂、拿证据判。

~/.claude/skills — 断舍离.skill

你      ❯ 换了新模型，帮我把 skill 断舍离一下

断舍离  ❯ 环境快照：claude-fable-5 · Claude Code（内建搜索 / 子 agent /
          自动记忆 / 计划模式）· MCP ×3（slack / github / playwright）

          盘点：12 个 skill，描述税 ~2,160 token/轮 —— 每一轮都在付。

          盲测 think-harder：不加载它，裸 agent 排查一个真实竞态 bug，
          质量持平 → 模型已内化，这 210 token/轮白付了。

          判决：✂️ 移除 ×6 · 🔧 修剪 ×1 · 🔗 合并 ×1 · ⏳ 缓刑 ×1 · ✅ 保留 ×2
          逐条依据在报告里 —— 确认执行？

你      ❯ 确认，但 browser-scrape 里的选择器脚本要留

断舍离  ❯ 收到：脚本先迁出到 scripts/，壳再归档。
          已归档 7 个（一键可恢复）、修剪 1 个（58 行 → 9 行）、合并 1 对。

          12 个 → 5 个，每轮省 ~1,425 token（−66%）。
          恢复：tools/archive.sh --restore <name>

完整报告（含每条判决的证据、盲测记录、修剪前后对比）：examples/2026-08-17-demo/report.md

怎么判

三分法定性，五问取证，盲测复核

「模型越强 skill 越没用」只对第一类成立 —— 分不清类型的清理，删的都是不该删的那些。

类型	定义	命运
能力型	教模型怎么想、怎么做的通用方法	模型升级会淘汰它 —— 审计重点
环境型	包装工具、补 harness 缺的功能	harness 与 MCP 演进会取代它
知识型	私有事实：账号、路径、内部约定	永不因模型变强而过时（红线保护）

问一模型已内化？

问二harness 已自带？

问三MCP 已接管？

问四被吞并 / 重复？

问五已经腐烂？

判决不止删留两档

能力型 skill 被判移除之前，先开一个不加载它的子 agent 裸做它最典型的任务 —— 裸做不逊色才准删。证据，不是直觉。

判决	含义
✂️ 移除	证据确凿 → 归档（可恢复），永不 rm
🔧 修剪	混合型：删过时的说教，留值钱的事实，常见 200 行剪成 10 行
🔗 合并	触发词打架的重复者，并入较优者
⏳ 缓刑	证据不足不硬判，记为下次审计重点
✅ 保留	它挣回了自己的 token 税

凭什么放心

一个要动你 skill 目录的工具，安全设计就是它的全部信用

✓永不 rm —— 一切移除都是挪进归档目录：--restore 一条命令恢复，MANIFEST 全程留痕。
✓不确认不动手 —— 判决表先给你过目，逐条可否决。
✓红线保护知识型 —— 私有事实、团队政策、被引用的脚本，证据再硬也不删。
✓归档前搜身 —— 过时 skill 正文里常埋着不过时的私有事实（URL、账号、脚本），先迁出再归档。
✓判决必须挂证据 —— 盲测记录、指名道姓的替代者（哪个内建工具、哪个 MCP）、腐烂实证，嘴判无效。
✓自我审判条款 —— 断舍离自己每轮也收你约 180 token 的描述税，得靠省下更多来挣回；若你的模型裸做审计已同样好，请把断舍离也断舍离。

安装

一条 clone，装进任意 host

装好后在 agent 里直接说「skill 断舍离」或「换了新模型，清理一下 skill」即可触发。

git clone https://github.com/swaylq/danshari-skill.git ~/.claude/skills/danshari-skill

Host	目标路径
Claude Code	`~/.claude/skills/danshari-skill`
OpenClaw	`~/.openclaw/skills/danshari-skill`
Codex	`~/.codex/skills/danshari-skill`
Hermit	`~/.hermit/skills/danshari-skill`

只想要方法论？把 SKILL.md 和 references/rubric.md 直接喂给你的 agent 也能跑。