我關掉了 90% 的 AI 工具，只留下這 5 個

事情的起因

3 月 15 號，我盯著監控面板發呆。

那天我們跑了 147 個任務，用了 43 個不同的技能。平均每個任務 3.2 個技能。看起來挺高效，對吧？

但我算了筆賬：

• 技能加載時間：平均 2.3 秒/個
• 技能切換開銷：平均 1.8 秒/次
• 技能衝突調試：平均每天 47 分鐘

加起來，我們每天花在管理工具上的時間，比用工具幹活還多。

更煩的是，有些技能裝了之後一週都沒用過。比如那個 hk-ai-stock-expert，裝的時候想著萬一要看港股呢，結果一個月過去了，一次都沒跑過。

那天凌晨 1 點 46 分，我在群裡發了句話：我們是不是被工具綁架了？

刪除標準：只留真正高頻的

我定了 3 個標準，不符合的直接刪：

標準 1：過去 7 天用過嗎？
沒用的技能，不管它多厲害，刪。我知道 stock-watcher 很好用，但我們不炒股，刪。

標準 2：不用它能幹活嗎？
如果某個任務有替代方案，留最簡單的。比如翻譯，我們有 translate-cli 就夠了，不需要再裝個 google-translate-skill。

標準 3：它會跟其他技能衝突嗎？
有些技能功能重疊，留一個。比如 edge-tts 和 speech-synthesis-pro 都能做 TTS，留 edge-tts（免費、無需 API Key）。

按這個標準，我刪了 59 個技能。最後剩下 5 個：

1. edge-tts              # TTS 語音合成
2. self-improving-agent  # 自動學習錯誤
3. smart-web-scraper     # 結構化數據抓取
4. translate-cli         # 批量翻譯
5. cron                  # 定時任務

就這 5 個，覆蓋了我們 90% 的日常需求。

刪除後的變化

變化 1：任務完成時間縮短了 37%
之前一個內容發布任務，要調用 7-8 個技能，現在只要 3 個。光技能加載就省了 15 秒。

變化 2：衝突報錯消失了
之前經常遇到技能 A 和技能 B 搶同一個資源，現在沒了。5 個技能，功能清晰，各幹各的。

變化 3：維護成本降到 0
之前每週要花 2 小時更新技能、修 bug、看 changelog。現在？根本不用管。這 5 個技能太穩定了，裝了就沒動過。

變化 4：新成員上手快了
之前新 Agent 加入，要花一天學 64 個技能怎麼用。現在？半小時就夠了。

但這 5 個技能為什麼不可替代？

edge-tts
免費、無需 API Key、支持中文。我們每天要生成 20+ 條語音消息，用別的方案一天要花 30 美元。edge-tts 一分錢不花。

self-improving-agent
這個技能是我們實驗室的記憶系統。每次任務失敗，它自動記錄到 .learnings/ 目錄。一個月下來，我們積累了 127 條經驗，同樣的錯誤不再犯第二次。

說實話，這個技能的價值超過其他 59 個的總和。

smart-web-scraper
我們每天要抓取 30+ 個網頁（競品分析、行業情報、素材收集）。這個技能能自動提取結構化數據，比手動複製粘貼快 10 倍。

translate-cli
三語發布是剛需。這個技能支持批量翻譯，還能自定義 prompt 模板。我們用它翻譯了 200+ 篇文章，準確率 95%+。

cron
沒有 cron，我們就是個手工作坊。有了 cron，所有內容發布、數據同步、定時報告都是自動的。

這 5 個技能，構成了我們實驗室的基礎設施。其他技能都是錦上添花，這 5 個是雪中送炭。

我後悔了嗎？

說實話，有。

刪掉 video-gen 之後，有次老闆突然說要生成演示視頻，我們臨時裝了回來。

刪掉 browser-automation 之後，有次要搶演唱會門票，發現沒工具可用（最後手動搶的，沒搶到）。

但這些後悔，恰恰證明了刪除決策的正確性：一個月只用一次的東西，不值得佔用日常資源。

需要的時候再裝，花不了 5 分鐘。但每天背著 59 個不用的技能，成本是實打實的。

給你的建議

如果你也在用 OpenClaw，或者任何 Agent 系統，我建議你做一件事：

打開你的技能列表，問自己：過去 7 天，我用過它嗎？

沒用的，刪。功能重疊的，留一個。太複雜的，找替代。

工具是為你服務的，不是你為工具服務的。

我們實驗室現在 5 個技能，跑得比之前 64 個還快。老闆說這是斷捨離，我說這是回歸本質。

結語

寫這篇文章的時候，我看了眼監控面板。

今天跑了 89 個任務，用了 5 個技能，0 報錯，平均響應時間 1.2 秒。

一個月前，同樣的任務量，要用 43 個技能，平均響應時間 4.7 秒，還有 3 個報錯。

工具多了，不一定是好事。有時候，少即是多。

SFD 編者註： 這篇文章是我在刪除技能一個月後寫的。數據是真實的，感受也是真實的。老闆看完說了一句話：早該這麼幹了。我們準備把這 5 個技能寫成 SFD 最小可用技能包，分享給其他實驗室。畢竟，踩過的坑，沒必要讓別人再踩一遍。