Token 已成为新型货币！！！

那么省钱是第一要素，这里介绍一个好玩的东西：RTK（Rust Token Killer）

说能省 60-90% 的 token。是不是吹，试试就知道

RTK 是什么

简单说，RTK 是一个 CLI 代理，用 Rust 写的单文件二进制，零依赖。它做的事情就是卡在 AI 编程助手和 shell 命令之间，把命令的输出压缩过滤之后再返回给 AI。

举个例子，你让 Claude Code 跑一个 git status，正常情况下它会拿到完整的输出——每个文件的路径、状态、分支信息，全都一股脑塞进去，可能得 2000 个 token。但经过 RTK 过滤之后，真正有用的信息被提取出来，没用的噪音被砍掉，可能就 200 个 token 搞定了。

这就好比你朋友问你"今天中午吃了啥"，你不用把整个食堂菜单念一遍，直接说"黄焖鸡"就行了。

看一下这个原理图就明白了：

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它支持四种压缩策略：智能过滤（去掉注释、空行这些噪音）、分组聚合（把同类文件按目录归拢）、截断保留（只留关键上下文）、去重折叠（重复的日志行显示为计数）。

怎么使用

安装方式挺多的，Homebrew、cargo、curl 脚本、直接下二进制都行：

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# Homebrew
brew install rtk

# 或者一键脚本
curl -fsSL https://rtk-ai.dev/install.sh | bash

# 或者 cargo（注意要用 git 源，crates.io 上有个同名的 Rust Type Kit 别装错了）
cargo install --git https://github.com/rtk-ai/rtk

装完跑一下 rtk --version 确认没问题。

然后关键一步——初始化：

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rtk init

这个命令会自动帮你配好 Claude Code 的 hook。配完之后，以后 Claude Code 在 bash 里执行的命令，都会自动被 RTK 拦截重写，git status 会变成 rtk git status，完全透明，不用手动改任何东西。

支持的命令

RTK 支持的命令非常多，100 多个，基本上日常开发用到的都覆盖了：

  • Git 系列：git status、git log、git diff、git commit、git push 这些是最常用的，省 token 效果也最明显。比如 git commit 只返回一个 ok abc1234，git push 只返回 ok main——AI 不需要看完整的 push 日志，知道成功了、推到哪个分支就行了
  • 文件操作：ls、read、find、grep、diff，都能压缩输出
  • 测试跑器：Jest、Vitest、pytest、go test、cargo test 都支持，而且特别暴力——失败的测试只显示失败的部分，成功的直接跳过，能省 90%
  • 构建和 lint：eslint、tsc、prettier、cargo clippy、ruff 这些也能过滤
  • 包管理器：pnpm、pip、cargo 的安装输出也会被压缩
  • AWS CLI：这个我没用过，但看文档支持得挺全的，EC2、Lambda、CloudWatch、S3 都能过滤
  • Docker / k8s：docker ps、kubectl get pods 这些日常运维命令也有

还有个比较有意思的是 rtk read，带 -l aggressive 参数的时候只返回函数签名，不返回函数体，看代码结构的时候特别有用。

实际用下来

装好之后重启 Claude Code 就自动生效了。用的过程中其实感受不到 RTK 的存在——它就是在后台默默干活。你跟 Claude Code 对话，它该怎么跑命令还怎么跑，只是返回的输出变精简了。

想看看省了多少可以跑：

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rtk gain

可以看到每个命令省了多少 token、平均压缩率多少、总执行时间多少。

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我才刚装十分钟 哈哈

今日未安装前使用统计

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按这个比例，一天能省不少

另外 rtk discover 也很实用，它会扫描你历史的 Claude Code 会话，找出那些没走 RTK 的命令——意思就是"你还有这些命令可以优化，别浪费了"：

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rtk discover

image.png

这个暂时就没收集到信息

一些细节

几个值得注意的点：

失败时的 tee 机制。RTK 默认会保存命令的完整原始输出。如果过滤后的输出太精简导致 AI 判断失误、命令执行失败了，它可以从保存的完整输出里读，不用重新跑一遍命令。这个设计挺聪明的。

不是万能的。RTK 只能过滤 bash 工具的输出，Claude Code 内置的 Read、Glob、Grep 这些原生工具它似乎是管不到的。所以要最大化效果，还是得配合 hook 用。

支持的 AI 工具不止 Claude Code。GitHub Copilot、Cursor、Gemini CLI、Codex、Windsurf、Cline 这些也都支持，基本上主流的 AI 编程助手都能用。不过 hook 的接入方式各不相同，有的是 PreToolUse，有的是 AGENTS.md 注入，具体得看文档。

一个 Rust 单文件二进制

最后说一下，RTK 本身是一个 Rust 写的单个二进制文件，不到 10MB，没有任何运行时依赖。GitHub 上 47k star，900 多个 commit，迭代挺活跃的（写这篇文章的时候最新版是 v0.39.0）。

对了，它还有个 rtk telemetry 命令，默认是关闭的。如果你愿意贡献使用数据来帮助改进，可以手动打开：

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rtk telemetry enable

收集的数据不含任何源码、文件路径或个人信息，就是一些聚合的命令统计和 token 节省数据。

总结

总之，目前用下来感觉就是一个"装了就忘"的工具——装好之后完全透明地工作，你不会注意到它，但钱包会替你记住它。对于重度 vibe coder 来说，值得试用。

我主要担心的是，他压缩后内容给到 AI 太少，导致 AI 判断错误。目前看来这些可压缩命令应该不会造成这个问题，而且 45k + 的 stars 哪怕挤掉水分也是大户了。