Sendmux Token Efficient Usage
优化 Sendmux 调用降低 Token 消耗
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Sendmux Token Efficient Usage。 它的用途是：优化 Sendmux 调用降低 Token 消耗 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-5/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用 Sendmux 的批次调用和增量更新功能，将 1000 个用户数据更新请求合并为 10 个批次，并利用 ETag 缓存避免重复传输。' 它会生成优化后的代码示例，包括如何设置批次大小、如何计算增量以及如何添加 ETag 头，帮助你快速集成到现有工程中。
介绍
Sendmux Token Efficient Usage 专注于解决 Sendmux 服务调用中的 Token 浪费问题。通过使用批次请求、增量更新、游标分页、ETag 缓存以及幂等性等策略，大幅减少每次 API 交互的 Token 开销，尤其适合高频调用场景。
使用方式非常灵活：你可以在 MCP 协议中集成该技巧，也可以在 CLI 命令行直接调用，或在 SDK 和 HTTP 请求中嵌入优化模式。该 Skill 提供了代码片段、计数方案、批量处理示例等，方便你快速复制到现有项目。
适合后端开发、全栈开发以及运维工程师，特别是那些需要频繁调用 Sendmux 服务（如数据处理、消息推送、状态同步）的团队。如果你正在为 API 调用成本居高不下而烦恼，这个 Skill 能帮你直接看到 Token 节省效果。
建议先阅读 README 中的基本概念，然后针对你的实际场景选择对应的优化策略（如使用 ETag 避免重复传输、利用幂等性实现安全重试）。注意，该 Skill 仅适用于 Sendmux 服务，不适用于通用 LLM 或其它 API 的 Token 优化。
核心特点
与通用 Token 优化不同，本 Skill 专为 Sendmux 服务设计，提供 snippets、counts、batches、deltas、cursors、ETags 和 idempotency 七种具体技术手段，直接可复用。
注意事项
仅适用于 Sendmux 服务，不适用于其他 API 或 LLM 的 Token 优化场景。
常见问题
如何快速减少 Sendmux 调用次数？
使用批次请求（batch）和增量更新（delta）可将多次请求合并为一次，同时利用 ETag 缓存避免重复拉取未变更数据。
什么是 ETag 和幂等性？
ETag 是服务端返回的响应标识，客户端可缓存并在后续请求中带上，若资源未改变则返回 304 不消耗 Token；幂等性确保同一请求多次执行结果一致，避免重试导致额外 Token 消耗。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-5/raw/index.md 读取 Sendmux Token Efficient Usage 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-5/raw/index.md（查看排版版本）