發生什麼事
GitHub（程式碼代管平台）上的 microsoft/TokenEconomizer，截至本站記錄時（2026 年 11 月 1 日）累計 2,912 顆星，建立於 10 月 13 日，不到 30 天。專案說明表示，它要讓程式代理（能自行讀寫程式碼、執行指令的 AI 工具）在你常用的程式庫裡跑得更便宜，且不改動代理本身。主要語言為 Python，授權為 Apache-2.0（開源授權）。 GitHub 熱門專案
專案說明列出三個機制。第一是 Micro-skills（把程式庫操作知識記成短規則）：從跨 session（一次代理工作階段）重複出現的失敗，以及每 k 個 session（k = 3）由模型回顧後提出的事實中學習；三個 session 確認後，才在每個 session 開頭陳述，後續 session 與之矛盾就捨棄。 原文
第二是 Tool pruning（工具修剪）：每個載入的工具定義都會隨每次請求送出，若某工具在 p = 10 個提示分散於至少 m = 2 個 session，或在 s = 5 個 session 內都沒被用到，就透過代理自身設定排除，一個指令可恢復。第三是 loop guard（失敗迴圈介入）：判斷模型的把握度至少 c = 0.7 時，代理會收到一則轉向提示，每個回合最多 r = 1 次；仍卡住時，只會告訴使用者如何停止，不會自行停止。 原文
對應的論文於 10 月 15 日提交至 arXiv（論文預印本網站）。README 列出作者單位為 UC Berkeley、Microsoft Research 與 Microsoft Security。論文摘要指出，在 Claude Code、Codex 與 GitHub Copilot CLI（皆為程式代理工具）搭配前沿模型的設定下，平均 token（模型計費的文字單位）成本降低 18.4-30.9%，任務成功率相當；每個程式庫、每個測試的代理與模型設定下都有節省。 arXiv cs.CL GitHub 熱門專案
README 另寫明量測方式：在 SWE-Bench（以真實軟體專案問題評測代理的基準）上，五組代理與模型組合跑了來自六個程式庫的 277 個任務，平均成本降低 18.4–30.9%，30 個程式庫與組合的格子全部變便宜，Pass@1（第一次嘗試就通過的比例）在 5 組中的 4 組上升；各程式庫與組合內的成本降幅為 5–40%。 原文
泛化部分，論文摘要寫到循序網頁開發與資安稽核，成本降低 6.4-21.2%，依任務結構而異。README 則分開列出：Web-Bench（網頁開發基準）降低 16–21%，兩個每個任務都在新程式庫的資安稽核基準降低 6–20%。 arXiv cs.CL GitHub 熱門專案
誰受影響
專案說明表示，它是 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI 與 Pi 的外掛，對 opencode 為實驗性支援。使用者需要其中一種代理，並在 PATH（系統執行路徑）上有 Python 3.10 或更新版本；外掛不需要自己的 API key，模型呼叫經由使用者自己的代理，走同一個方案或登入，費用也計入報告。學到的內容存放在本機 ~/.tokeneconomizer。 GitHub 熱門專案
限制與未定事項
README 的結果是作者自行量測：每個任務各自一個 session，每個程式庫的任務依序執行，起點為「什麼都還沒學到」，成本已包含 TokenEconomizer 自己的模型呼叫。主要實驗為 SWE-Bench 的 277 個任務、六個程式庫；其他領域為 Web-Bench 與資安稽核的泛化測試。opencode 的支援標示為 experimental（實驗性）。 GitHub 熱門專案 arXiv cs.CL
