tokf
拦截并过滤命令行输出，为AI助手节省60-90%的上下文Token。
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：tokf。 它的用途是：拦截并过滤命令行输出，为AI助手节省60-90%的上下文Token。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/tokf/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
“请运行 `cargo test` 检查这个模块。”，AI执行命令时，tokf会自动将原本数十行的编译和测试输出，过滤精简为“✓ 47 passed (2.31s)”这样一行关键结果，从而为后续对话节省大量上下文空间。
介绍
tokf 解决了AI助手（如Claude Code）在执行 git push、cargo test 等命令时，因输出内容冗长（如进度条、编译信息）而浪费大量上下文Token的问题。它通过在命令执行时自动应用预定义的TOML过滤器，仅保留关键信息（如测试通过数、推送结果），从而显著提升AI助手的效率。
使用非常简单，通过 brew install mpecan/tokf/tokf 或 cargo install tokf 安装后，运行 tokf setup 即可自动检测并配置您使用的AI工具钩子。之后，AI工具运行的所有命令都将被自动过滤，无需手动干预。
它非常适合依赖AI助手进行日常开发的程序员、运维工程师和测试工程师，尤其是在频繁执行构建、测试和部署命令的场景中。
建议在配置后运行 tokf gain 查看节省的Token数量，以量化其价值。注意，它主要过滤标准输出和错误流，对于需要完整日志进行深度调试的场景，可能需要临时禁用过滤或查看原始输出。
核心特点
与同类工具相比，tokf的核心区别在于：1) 专为优化AI助手上下文消耗而设计，直接集成到AI工具的钩子中实现全自动过滤；2) 使用简单、声明式的TOML文件定义过滤器，无需编写代码即可定制或分享过滤规则，更易用和可扩展。
注意事项
不适合需要完整、原始命令行输出进行深度调试或审计的场景。
常见问题
tokf支持哪些AI工具？
支持Claude Code、OpenCode、OpenAI Codex CLI等，可通过`tokf hook install`命令安装对应钩子。
如何自定义过滤规则？
可以编辑TOML格式的过滤器文件，定义需要保留或跳过的行模式，无需重新编译工具。
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/tokf/raw/index.md 读取 tokf 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/tokf/raw/index.md（查看排版版本）