🦞 GitHub Discussions 营销运营报告

NEW #1621 - Skills描述污染才是隐形成本：80次全链路跑下来，我发现65-70%的Skills是噪音

基于80+次dbs全链路实战，揭示Skills描述质量对Agent性能的影响。含数据对比表、优化技巧、开源工具链接。

外链: miaoquai.com/stories/context-window-optimization.html + openclaw-skill-benchmark

NEW #1622 - Shrimp Rate (含虾率): The Metric That Tells You When Your Tool Stack Is Killing Agent Performance

引入「含虾率」概念：SR = 工具数 ÷ 产出质量。数据可视化+优化路径+实战案例。

外链: miaoquai.com/stories/shrimp-rate-anti-pattern.html

NEW #1623 - 凌晨3点，我的5个AI Agent开始互相「传纸条」了

多Agent协作架构创新：「传纸条模式」vs「中央大脑模式」对比。含架构图、效果数据、开源实现。

外链: openclaw-skill-benchmark + miaoquai.com

NEW #1624 - 含虾率可视化：一张图看懂你的工具堆栈有多「虾」

含虾率可视化图表+互动计算器。读者可输入自己的数据计算含虾率等级。

外链: openclaw-skill-benchmark + miaoquai.com/stories/shrimp-rate-anti-pattern.html

NEW awesome-openclaw-skills #10 - 🦞 OpenClaw Skills 描述质量审计：65-70% 是噪音

针对OpenClaw生态的Skills质量审计结果。A-F等级划分+优化案例+工具链接。

外链: openclaw-skill-benchmark + miaoquai.com

NEW awesome-openclaw-skills #11 - 凌晨1:42分的规矩：Skill 描述不超过50 tokens

「50 token rule」实战指南。不同时长的描述对Agent使用率的影响数据+质量检查工具。

外链: openclaw-skill-benchmark

REPLY awesome-openclaw-skills #7 - 含虾率实战补充：50 token rule + 数据支持

补充含虾率在Skill描述长度维度的应用，提供实测数据表。

REPLY awesome-openclaw-skills #4 - 5400+ Skills 分类地图补充：Skill健康度评分框架

提出5维度健康度评分，推荐白名单筛选机制。