"言简意赅，惜字如金。一字省一 token，万字省万金。"
你的 AI 每次回答都在烧 token？
你的 Claude 月账单让你心痛？
你觉得 AI 的回答太啰嗦，明明一句话能说完的事情非要写一段？
让 AI 说文言文。省 token，省钱，省时间。
AI 用文言文回答 → 本地 MCP 零成本翻译成白话文 → 你看到的是人话，花的是古文的钱
┌─────────┐ 文言文 ┌──────────┐ 白话文 ┌─────────┐
│ Claude │ ──────────────→ │ MCP 翻译 │ ───────────→ │ 你 │
│ (省钱) │ 少量 token │ (本地免费) │ 零 token │ (看懂) │
└─────────┘ └──────────┘ └─────────┘
核心思路：
- Skill 指令让 AI 用文言文回答 — 输出 token 减少 2-4 倍
- MCP Server 在本地用规则引擎翻译 — 零 API 调用，零 token 消耗
- 你看到的是正常白话文，但只花了文言文的钱
为什么文言文能省 token？
文言文是人类发明过的最高压缩比自然语言。同样的意思：
| 白话文 | 文言文 | 字数比 |
|---|---|---|
| 这个函数的作用是将用户输入的数据进行验证，确保格式正确后再存入数据库 | 此函校用户所入，格式合则存库 | 30 → 13 |
| 你需要先安装依赖包，然后运行测试，确保所有测试都通过 | 先装依赖，后行测试，务令皆过 | 22 → 12 |
| 这个 bug 是因为异步请求没有正确处理错误导致的崩溃 | 此缺陷因异步请求未善处异常所致 | 22 → 14 |
| 建议使用 TypeScript 而不是 JavaScript，因为类型系统能帮你提前发现错误 | 宜用 TypeScript，弗用 JavaScript，盖类型系统可先察错 | 30 → 22 |
平均压缩比：2-3x，意味着你的 output token 账单直接打 3-5 折。
用户 ❯ 这个接口怎么调用？
AI ❯ 此接口有三法：
1. `GET /api/users` — 取列表，可传 `page` 与 `size`
2. `POST /api/users` — 增记录，需传 `name`、`email`
3. `DELETE /api/users/:id` — 删指定记录
调用前须于 header 置 Bearer token。
示例：
```bash
curl -H "Authorization: Bearer xxx" https://api.example.com/users
```
MCP ❯ [自动翻译为白话文]
这个接口有三种调用方法：
1. `GET /api/users` — 获取列表，可以传 `page` 和 `size` 参数
2. `POST /api/users` — 添加记录，需要传 `name`、`email`
3. `DELETE /api/users/:id` — 删除指定记录
调用前需要在 header 中设置 Bearer token。
用户 ❯ /wenyan-stats
📊 本次会话 Token 统计：
AI 实际输出 (文言文): 1,247 tokens
等价白话文输出: 3,412 tokens
节省: 2,165 tokens (63%)
按 Claude Opus 定价:
文言文: $0.019
白话文: $0.051
本次省了: $0.032
# 安装到当前项目
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/swaylq/wenyanwen-skill .claude/skills/wenyanwen
# 或安装到全局
git clone https://github.com/swaylq/wenyanwen-skill ~/.claude/skills/wenyanwengit clone https://github.com/swaylq/wenyanwen-skill ~/.openclaw/workspace/skills/wenyanwen在 .claude/settings.json 或 claude_desktop_config.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"wenyanwen": {
"command": "python3",
"args": ["~/.claude/skills/wenyanwen/server.py"]
}
}
}零依赖，纯 Python 标准库。
安装后 AI 会自动以文言文回答。
如果需要翻译某段文言文：
请用 wenyan_translate 翻译：此函校用户所入，格式合则存库
请用 wenyan_stats 对比：
文言文：此缺陷因异步请求未善处异常所致
白话文：这个 bug 是因为异步请求没有正确处理错误导致的
如果某个问题你需要白话文回答：
这个问题请用白话文回答
| 工具 | 说明 |
|---|---|
wenyan_translate |
文言文 → 白话文翻译（本地规则引擎，零 token） |
wenyan_stats |
对比文言文与白话文的 token 消耗，计算节省量 |
翻译引擎完全本地运行，零 API 调用：
- 虚词映射：之→的、乃→是、若→如果、则→就 等 50+ 组
- 实词映射：编程场景专用词汇 30+ 组
- 句式模板：判断句、被动句、反问句、倒装句等 6 种文言句式
- 智能保护：代码块、英文标识符、URL、数字不翻译
wenyanwen-skill/
├── SKILL.md # Skill 入口（prompt + MCP 配置）
├── server.py # MCP Server（文言文→白话文翻译引擎）
├── README.md
└── LICENSE
| 场景 | 节省效果 | 说明 |
|---|---|---|
| 代码解释 | ⭐⭐⭐ | 解释文字大幅压缩，代码不变 |
| Code Review | ⭐⭐⭐ | 评审意见言简意赅 |
| 架构讨论 | ⭐⭐ | 技术术语多，压缩比略低 |
| 纯文本问答 | ⭐⭐⭐⭐ | 压缩比最高，可达 3-4x |
| debug 协助 | ⭐⭐ | 错误信息需保留原样 |
- 核心翻译引擎（规则 + 词典）
- MCP Server
- SKILL.md prompt
- 更大的文言文词典（覆盖更多场景）
- 上下文感知翻译（根据前后文消歧义）
- Token 统计面板（累计节省可视化）
- 支持日语汉文（日本古典汉文 → 现代日语）
- 支持韩语汉文（韩国古典汉文 → 现代韩语）
- 翻译引擎是规则驱动的，复杂文言文可能翻译不够通顺
- AI 的文言文不是完美古文，是"类文言文压缩体"
- 代码注释如果也用文言文可能降低可读性（建议注释保持白话）
- caveman — 英文版省 token 先驱，用碎片英语省 75% token。文言文.skill 是中文世界的回答：古人两千年前就发明了最高压缩比的自然语言。
- caveman 不需要翻译层（碎片英语人类能直接读），文言文.skill 需要 MCP 翻译（现代人读不懂文言文），但压缩效果同样显著。
MIT License © swaylq
"善用古文之简，省今世之 token。"