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Token Surgeon 是一款专为开发者和 AI 工程师设计的生产力工具，用于在 Claude Code 环境中最大限度地提升提示词效率。作为一个冷静且客观的审计员，此工具能协助您识别并消除“Token 冗余”——即那些占用上下文窗口却未增加功能价值的文本。该工具强制执行严格的两阶段工作流程：首先对输入的提示词进行详细分析，然后根据 10 种特定的浪费模式（如对冲语言、角色铺陈、礼貌填充等）计算效率分数。除非用户明确确认，否则不会重写提示词，确保您能完全掌控指令的意图与功能。

• 根据字符比例（约 1 个 Token 对应 4 个字符）进行自动化的 Token 计数估算。

• 扫描 10 种特定的浪费模式，包括无效背景信息（Dead Context）、否定膨胀（Negation Bloat）以及过度指定的示例（Over-Specified Examples）。

• 提供量化的效率分数（1-10 分），协助您优先处理需要紧急重构的提示词。

• 提供非破坏性的分析报告，通过引用违规行数而非强迫立即修改来协助决策。

• 应要求产生优化后且高效的提示词版本，并提供转换前后的数据对比。

• 最适合用于优化系统提示词、复杂的多步骤指令，或调试高 Token 成本的 LLM 调用。

• 预期输入为原始提示词文本或系统指令集；输出包含审计报告、节省成本估算及精简后的提示词片段。

• 运作模式采取专业直接的语调，优先考虑清晰度、简洁性与数据驱动的改进。

• 专为 Claude Code 生态系统设计，通过标准的斜线指令安装，可快速整合至本地开发工作流程。

• 遵循严格的架构限制：优先选择删除而非改写，以确保提示词的完整性与行为的一致性。