Openclaw Agent Optimize

• OpenClawワークスペースで不要なLLMコストが発生していると疑われており、設定を変更する前に体系的な監査を行いたい場合。
• コンテキストの肥大化（トランスクリプトのノイズ、過大なブートストラップファイル、またはアンビエントスキルの過多）により、エージェントの応答が遅くなったり、コストがかかったりしている場合。
• 構造化されたモデルルーティング計画を作成したい場合 — 例えば、コーディングタスクを特定のモデルにルーティングし、短い通知をより安価なモデルに、推論負荷の高いリサーチをより高性能なモデルにルーティングするなど。
• 低頻度の専門的なワークフローを、常時アンビエントから必要に応じたサブエージェント利用へ移行することで、委任姿勢を改善したい場合。

• レビューステップなしに設定やcronの変更をすぐに適用したい場合 — このスキルはアドバイザリーのみであり、自律的に変更を加えることはありません。
• 質問またはタスクがOpenClawの運用やワークスペースの最適化に関係していない場合。

このスキルは固定されたアドバイザリー構造に従います。現状を監査し、トレードオフを伴うオプションA/B/Cを提示し、最初に最も小さく安全な変更を推奨します。すべての出力には、エグゼクティブサマリー、コスト・コンテキスト・信頼性の主要な要因、および具体的なパッチ提案が含まれます。

明示的なユーザーの承認なしに、永続的な設定、cronジョブ、またはスキルが作成・更新・削除されることはありません。承認済みの変更を実行する前に、Openclaw Agent Optimize は正確な差分、予想される影響、ロールバック計画、および変更後の確認チェックリストを提示します。

このスキルは、実績あるコストとコンテキストの改善に焦点を当てています：自動化のためのアウトプット規律、作業と通知の分離、ブートストラップファイルのトリミング、アンビエントスペシャリストのサーフェス削減、/context json による権威あるコンテキスト計測、そして検証優先のオペレーション衛生管理。

タスクタイプ（例：コーディング／エンジニアリング、短い通知、推論重視のリサーチなど）ごとに分類された具体的なルーティングプランを作成します。レビューにすぐ使える正確な設定パッチとロールバックプランも含まれています。

ツール、クーロンジョブ、ブートストラップファイル、スキルなど、コンテキストを最も圧迫している原因を特定し、修正の可逆性に基づいてランク付けします。promptTokens、skills.promptChars、projectContextChars などの主要な計測フィールドを使用して、修正前後の信頼性の高い比較を行います。

承認された最適化が完了した後、Openclaw Agent Optimize はVerificationワークフローを規定します。コアチャット機能が正常に動作することを確認し、リコールと動作が変わっていないことをチェックし、新しいセッションが変更を正しく引き継いでいることを検証し、ロールバック経路が理論上のものではなく実際に機能することを証明します。

LLMのコストが上昇していることに気づいているが、その原因が特定できていない場合に活用できます。Openclaw Agent Optimize を使ってフル監査を実行し、モデルルーティング、常時アンビエントスキル、ノイズの多いcron/ハートビードトランスクリプトにわたるコスト要因をランク付きリストとして取得しましょう。何かを適用する前に確認できる、優先順位付きの修正計画も提供されます。

エージェントの応答が遅くなり、セッションコストが増加しています。Openclaw Agent Optimize を使用して、コンテキストサイズの最大の要因（過大なブートストラップファイル、冗長な成功パスのcron出力、または過剰なスペシャリストスキルなど）を特定し、最も小さく元に戻せる修正から優先的に提案してもらいましょう。

さまざまなタスクを異なるモデルで処理することで、性能とコストのバランスを取りたいと考えています。Openclaw Agent Optimize は、セグメント化されたルーティングプランを生成します（例：リマインダーには低コストモデル、コーディングには中間モデル、リサーチには高性能モデル）。出力には、正確な設定パッチとロールバック手順が含まれます。

OpenClawのセットアップに構造的な変更を加える前に、Openclaw Agent Optimizeを使用して、体系的な影響評価、ロールバック計画、および変更後の検証手順を取得しましょう。これにより、監視カバレッジやリコール動作を誤って低下させることなく、安全に変更を進めることができます。