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Markdown Token Optimizer 是一款专为开发者和技术写作者设计的工具，旨在优化文档以利大型语言模型 (LLM) 处理。由于 AI 模型受限于 Token 配额，冗长或结构不佳的 Markdown 文件会导致不必要的成本、延迟增加或上下文截断。该技能可对 Markdown 内容进行详细分析，精准识别冗长、重复信息、多余格式等低效率问题。

• Token 计算与评估：使用标准转换启发式方法（约 4 字符 = 1 Token）精确计算文件的 Token 占用量。

• 模式检测：自动检测常见的反模式，如过多的表情符号、重复的列表、冗余的文句以及大型未经优化的代码块。

• 可操作的优化报告：生成清晰的表格摘要，详述问题位置、性质、修正建议及预估的 Token 节省量。

• 内容结构保持：提供的建议在保持原始清晰度与技术意图的前提下进行，确保精简的同时不影响信息的准确性。

• AI 友好格式：专注于重组内容以提高信噪比，使文档更适合后续的 RAG (检索增强生成) 与 Agent 工作流。

• 适用于管理大型存储库文档、技术百科或必须符合特定上下文预算的 AI 指令的用户。

• 注意：该技能为纯建议工具，仅提供指引而不自动修改文件，让作者对编辑变更保有完全控制权。

• 效能目标：旨在将 SKILL.md 文件优化至 500 Token 以内，参考文件优化至 1000 Token 以内，以利代理高效加载。

• 使用时机：当文件接近 Token 上限、文档显得过分臃肿，或是作为 CI/CD 流程的一环，确保交互过程简洁且具成本效益。