Green-PT/honey-for-devs

Honey (I Shrunk the AI) by GreenPT: a cross-tool coding skill that cuts AI coding-agent token usage and LLM API costs — write less code, less prose, and denser agent-to-agent handoffs (−53%, lossless in benchmarks) with no loss of quality. Works with Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Gemini CLI, Windsurf, Cline & Kiro.

解决的问题

Honey 降低了与 AI 编码代理相关的高成本和高 token 使用量。它防止代理生成过多、冗余的代码和冗长的叙述性文字，这些通常会增加 LLM API 账单，但并未提升软件的正确性。

工作原理

Honey 采用三种主要的「杠杆」来最小化 token 浪费：

减少代码：遵循「YAGNI」（You Ain't Gonna Need It）原则，优先选择最简单的实现方式（例如使用标准库而非新依赖），以最小化代码行数。
减少文字：移除对话式填充、模棱两可的表达和叙述性内容，强制代理先提供答案。
更密集的交接：在代理间通信时，使用 ESON（高效结构化对象表示法）或紧凑的 JSON 等高效格式，将交接数据量减少约 50% 而不丢失信息。

此外，还包含针对极端情况的专用工具：CCR（Compress-Cache-Retrieve） 用于对巨大且重复的日志进行采样，PX 用于将密集的只读文本渲染为图像，以利用更低的图像 token 定价。

适用人群

使用 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Cline 等 AI 编码代理的开发者，希望在不牺牲代码质量或正确性的情况下降低 API 成本并加快代理响应速度。

主要亮点

可复现的基准测试：包含基准测试套件，证明在某些模型上代码行数（最多减少 71%）和输出 token 数显著减少。
ESON 格式：一种以模式优先、零依赖设计的格式，专为高效的代理间数据传输而打造。
安全豁免机制：确保输入验证、错误处理和安全等关键元素从不被压缩或省略。
多强度级别：提供 lite、full 和 ultra 三种模式，代理会根据请求自动选择。
基于图像的读取（PX）：通过将大容量只读文件作为图像处理，可使 Fable 类模型的 token 使用量减少高达 85%。