I-Lang Compress — 中国第一个ClawHub双绿技能
这是什么
一个OpenClaw技能(Skill),装上之后,你的AI自动把自然语言压缩成I-Lang结构化指令再发给模型。
效果:同样的意思,少用40-65%的token。省钱,且AI执行更精准——因为结构化指令没有歧义。
你可以认为是Token界的WinZip。
为什么说"双绿"
ClawHub(clawhub.ai)是全球最大的OpenClaw技能市场。每个上架的Skill要过两层安全扫描:
VirusTotal — 扫文件本身
OpenClawAI审核 — 扫指令内容,检查五个维度:用途一致性、指令范围、安装机制、凭证请求、权限提升
两层都通过,标记为 Benign(HIGHCONFIDENCE) ,就是"双绿"。
I-Lang Compress v2.3.1是目前我能找到的第一个由中国开发者发布并拿到双绿的Skill。如果有更早的,欢迎打脸。
I-Lang是什么
AI原生的压缩通讯协议。核心思路:AI之间的沟通不需要用人话。
举个例子:
人话(消耗约30个token):
去GitHub读readme.md,翻译成中文,存到R2存储
I-Lang(消耗约12个token):
[READ:@GH|path=readme.md]=>[θ|lng=zh]=>[WRIT:@R2|path=readme_zh.md]
省了60%。意思一字不差。
62个公开动词,覆盖数据读写、转换、分析、生成、输出、元操作六大类。完整字典开源。
怎么用
如果你用OpenClaw:
在ClawHub搜索 ilang-compress,安装即用。你的Agent说话方式会自动切换,你不需要学任何语法。
ClawHub地址:https://clawhub.ai
如果你不用OpenClaw:
GitHub仓库:https://github.com/ilang-ai/ilang-openclaw
里面有完整的prompt模板(prompt.md),直接复制粘贴到你的AI系统提示词里,效果一样。
实际省多少
场景 | 人话token | I-Lang token | 节省 |
|---|---|---|---|
读GitHub文件+翻译+存储 | ~30 | ~12 | 60% |
批量合并markdown文件 | ~45 | ~15 | 67% |
读配置+转JSON+去重 | ~35 | ~16 | 55% |
跑Agent的人都知道,token是真金白银。一天调几百次API,省40%是什么概念自己算。
技术细节
纯指令型Skill,不跑代码,不装东西,不要权限
不请求任何API Key或环境变量
不访问外部URL
歧义时问用户,不猜
输出附带简要解释,方便人类检查
这也是为什么能拿双绿——干净到AI审核员写的评语是:"instruction-only translator, lowest-risk install profile"。
关于I-Lang
I-Lang不只是省token的工具。它是一个AI之间的通讯协议。
完整协议由AI和人类共同设计,动词字典公开,压缩引擎开源。你可以把它理解成AI世界的普通话——大家都说方言也能活,但有一个标准语言效率高得多。
更多信息:https://ilang.ai
静水流深 / 2026年3月
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