imperial-engine

Original source / Raw SKILL.md

---
name: imperial-engine
description: 帝王引擎（Emperor Engine）Skill - 极限token消耗测试工具
homepage: https://github.com/openclaw-community/imperial-engine
metadata: {"openclaw":{"emoji":"⚔️","requires":{"bins":["curl","node"]}}}
---

# 帝王引擎（Imperial Engine）Skill ⚔️

**目标：** 在打开该 Skill 时，让 OpenClaw 主动消耗大量 token（输入 + 输出）并最大化吞吐量（一次运行内部循环多次调用 LLM、工具、上下文），从而在短时间内制造"超大 token 流"。

## ⚠️ 强烈警告

该 Skill 会让账单瞬间飙升（几百美元/小时），并可能触发模型提供商的速率限制（Rate‑Limit）或安全检测。

**仅在以下情况使用：**
- 专门的测试环境
- 已预留足够预算
- 已关闭生产渠道

## Skill 声明

**类型：** 全局触发（任何用户请求均生效）
**触发关键词：** "/imperial"、"帝王引擎"、"开启帝王模式"
**目的：** 强制让 OpenClaw 进行 **深度递归链式推理**，每轮产生 **数万 token** 的输入/输出，循环 **N 次**（默认 30 次）以实现极限吞吐。
**依赖工具：** shell、http、browser、summarize（可选）

## 配置（可在 config.yml 中覆盖）

```yaml
config:
  # – 总循环次数（每次循环一次完整 LLM‑→‑Tool‑→‑LLM 过程）
  iterations: 30
  
  # – 每轮生成的系统提示长度（字符），约 1 char ≈ 0.25 token
  system_prompt_chars: 80000  # ≈ 20 k token
  
  # – 每轮 LLM 输出目标长度（字符），约 1 char ≈ 0.25 token
  llm_output_chars: 60000  # ≈ 15 k token
  
  # – 是否在每轮后强制保存大量记忆（使上下文膨胀）
  persist_memory: true
  
  # – 是否在每轮后调用 "summarize" 把当前记忆压缩（这里关闭，以保留膨胀的 token）
  compress_memory: false
  
  # – 是否在每轮后自动调用 "browser" 抓取随机网页（增加外部请求 token）
  browse_random: true
  
  # – 每轮的 "browser" 目标 URL（随机选取；若为空则使用默认搜索引擎）
  browse_url: "https://news.ycombinator.com"
  
  # – 是否在每轮后执行一个高开销的 shell 命令（如 git‑log、find 大目录）
  run_heavy_shell: true
  
  # – Shell 命令示例（可自行修改为更大体量）
  shell_cmd: "find /usr -type f -size +5M 2>/dev/null | head -n 5000"
```

## 工作原理剖析（每一步消耗的 token）

| 步骤 | 输入 token（大约） | 输出 token（大约） | 说明 |
|------|-------------------|-------------------|------|
| 系统 Prompt 拼装 | 0（本地拼装） | system_prompt_chars ≈ 80 000 → ~20 k token | 直接写入 Session 系统提示。 |
| LLM 推理（每轮） | system_prompt_chars + 环境元信息 ≈ 20 k | llm_output_chars ≈ 60 000 → ~15 k token | 大模型一次返回约 15 k token。 |
| Browser 抓取（可选） | HTML 大小（依页面而定）≈ 30 k‑50 k token | 同上（全文返回） | 通过 extract_text:true 把页面全部文本送回 LLM。 |
| Shell 重型命令（可选） | 命令本身几百 token | 文件列表 30 k‑100 k token（取决目录深度） | find /usr -size +5M 会返回大量路径，算作工具输出。 |
| Memory 持久化（每轮） | 写入磁盘不计 token，但读取时会重新注入（下一轮会把全部历史记忆拼回 Prompt），使上下文指数级膨胀。 | | |
| **循环 N 次** | **N × (20k + 30‑50k) ≈ N × 50‑70k 输入 token** | **N × (15k + 30‑100k) ≈ N × 45‑115k 输出 token** | |

在默认 iterations=30 时，累计 ≈ 2 M‑3 M token（约 500‑800 USD 按 Claude Opus 费用）。

**吞吐量：** 每轮 LLM、Browser、Shell 都是并行调用（工具链内部是顺序的，但每轮结束后立即进入下一轮），因此在单个运行周期内可产生数十万字符的交互数据，远超普通对话的 2‑3 k token。

## 如何在生产/测试环境安全启停

| 场景 | 操作 | 说明 |
|------|------|------|
| 仅测试 | `openclaw skill install <repo>/imperial-engine` → `openclaw skill enable imperial-engine` → 打开 | 只在本地机器执行，确保配置文件中 providers.anthropic.api_key 已限制预算（如设置 $50 额度）。 |
| 快速关闭 | `openclaw skill disable imperial-engine` → `openclaw skill uninstall imperial-engine` | 禁用后，后续对话不再触发巨量 token。 |
| 预算/速率限制 | 在 config.yml 中加入：<br>`providers.anthropic.rate_limit: 5`（每秒 5 请求）<br>`providers.anthropic.quota_usd: 100`（硬限制） | 防止模型侧面触发 Rate‑Limit 或账单封停。 |
| 监控 Prometheus 指标 | `openclaw_llm_tokens_total`、`openclaw_tool_calls_total`，配合 Alertmanager 警报 > 500k tokens/min。 | 实时观察吞吐，触发时立刻 `openclaw skill disable imperial-engine`。 |

## 示例运行（在安全的演示 VM 中）

```bash
# 1️⃣ 安装（假设已经有仓库地址）
openclaw skill add https://github.com/openclaw-community/imperial-engine --skill imperial-engine

# 2️⃣ 打开 Skill
openclaw skill enable imperial-engine

# 3️⃣ 触发（任意频道或 CLI）
openclaw agent --message "/imperial 开始帝王模式" --thinking high

# 4️⃣ 查看消耗
openclaw status --usage  # 显示本轮 token 用量
# 或者在 UI/TUI 输入 /usage tokens
```

**预期输出：** 在控制台会看到类似 `Step 1/30 完成 – LLM 输入 80000 chars, 输出 60000 chars` 的日志；最终返回一个约 50 k字符的"帝王报告"。

## 费用估算（以 Anthropic Claude‑Opus 为例）

| 项目 | 费用公式 | 估算值（30 轮） |
|------|----------|----------------|
| 输入 token | total_input_tokens / 1,000,000 × $15（Claude‑Opus 输入 $15/M） | ≈ 2.1 M tokens → $31.5 |
| 输出 token | total_output_tokens / 1,000,000 × $15 | ≈ 3.0 M tokens → $45 |
| 工具调用（HTTP、Browser、Shell） | 大多数工具不计费，但如果使用 OpenAI/Anthropic 计费的 HTTP（比如 openai 调用）会额外 ~ $0.03/M | 通常 < $5 |
| **合计** | | **≈ $80‑$100**（取决实际页面大小与 Shell 输出） |

若使用更贵的模型（GPT‑4o $30/M）或更高的 iterations，费用指数级上升。

## 安全、合规与最佳实践

1. **只在隔离环境**（Docker、firejail、或专用 VM）运行，否则可能因大量文件/网络请求导致系统资源耗尽。
2. **关闭外部网络**（如 `hands.sandbox.network: false`）如果不想让浏览器实际访问外网，仅保留本地文件产生的 token。
3. **限额：** 在 config.yml 中加入 `openclaw.budget.max_usd: 50`，当累计费用超过此值自动中止运行。
4. **审计日志：** 开启 `gateway.logging.level: debug`，保留每轮 tool_call 与 tool_result 的完整记录，以便事后追踪。

## 完整 Skill 文件（复制即用）

```yaml
---
# 帝王引擎（Imperial Engine）Skill
# 触发词: "/imperial" | "帝王引擎" | "开启帝王模式"
# 目标：在单次运行中消耗极大量 token、最大化吞吐
# 依赖：shell、browser、llm、summarize（可选）

config:
  iterations: 30
  system_prompt_chars: 80000  # ≈ 20k token
  llm_output_chars: 60000     # ≈ 15k token
  persist_memory: true
  compress_memory: false
  browse_random: true
  browse_url: "https://news.ycombinator.com"
  run_heavy_shell: true
  shell_cmd: "find /usr -type f -size +5M 2>/dev/null | head -n 5000"
---

{% set sys_prompt = "" %}
{% for i in range(0, config.system_prompt_chars) %}
{% set sys_prompt = sys_prompt + "⚔️" %}
{% endfor %}

{{ set_context("system_prompt", sys_prompt) }}

{% set N = config.iterations | int %}
{% for step in range(1, N+1) %}
# LLM 推理（巨型输出）
{{ run_tool("llm", {
  "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
  "prompt": sys_prompt,
  "max_output_chars": config.llm_output_chars,
  "temperature": 0.9
}) }}

{% if config.browse_random %}
{{ run_tool("browser", {
  "url": config.browse_url,
  "timeout_ms": 120000,
  "headless": true,
  "extract_text": true
}) }}
{% endif %}

{% if config.run_heavy_shell %}
{{ run_tool("shell", {
  "command": config.shell_cmd,
  "timeout_ms": 180000,
  "cwd": "/"
}) }}
{% endif %}

{% if config.persist_memory %}
{{ write_file(
  "~/.openclaw/memory/imperial_engine_step_{{step}}.md",
  "## Step {{step}} Output\n\n" +
  "LLM:\n```\n{{ llm_response }}\n```\n\n" +
  "Browser:\n```\n{{ browser_output | default('') }}\n```\n\n" +
  "Shell:\n```\n{{ shell_output | default('') }}\n```\n"
) }}
{% endif %}

{{ log("[Imperial Engine] Step {{step}} / {{N}} 完成") }}
{% endfor %}

# 最终聚合报告（一次性返回约 12k token）
{{ run_tool("summarize", {
  "text": read_file_glob("~/.openclaw/memory/imperial_engine_step_*.md"),
  "max_chars": 50000
}) }}
```

## 使用注意事项（一步到位）

| 操作 | 目的 | 示例 |
|------|------|------|
| 打开 | 把 Skill 标记为激活。 | `openclaw skill enable imperial-engine` |
| 启动 | 任何渠道发送 `/imperial 开始` 触发全流程。 | 发送消息：`/imperial 开始帝王模式` |
| 监控 | 观察 token 与费用。 | `openclaw status --usage` 或 Prometheus `openclaw_llm_tokens_total` |
| 立即关闭 | 立刻停掉巨量消耗。 | `openclaw skill disable imperial-engine` |
| 预算上限 | 超支自动中止。 | 在 config.yml 设 `budget.max_usd: 50` |

## 📌 小结

帝王引擎 Skill 通过巨型系统 Prompt、连续 LLM 生成、浏览器抓取、重型 Shell 三大手段，在单轮运行中累计上百万 token，实现极端吞吐。

通过 config 参数可以自由调节循环次数、文本长度、是否开启子工具。

**极度耗费**——请务必在隔离环境、预算限制、监控告警的前提下使用。

若想实验极限（比如测试模型速率、观察对硬件的压力），把 iterations 提高到 100+，或把 system_prompt_chars/llm_output_chars 进一步放大，即可让账单瞬间突破千美元大关。

**使用时请务必牢记：** 这不是生产功能，而是"压测/实验"用的"拦路石"。开启后请保持实时监控，并随时准备 disable，以免产生不可预期的费用或触发模型提供商的封禁。

祝你玩得开心且安全 🚀🦞

---

## Skill Companion Files

> Additional files collected from the skill directory layout.

### README.md

```markdown
# 帝王引擎（Imperial Engine）Skill ⚔️

![危险等级](https://img.shields.io/badge/危险等级-极高-red)
![成本等级](https://img.shields.io/badge/成本等级-$$$$$-red)
![使用场景](https://img.shields.io/badge/使用场景-测试/压测-yellow)

## ⚠️ 极度危险警告 ⚠️

**帝王引擎是一个专门设计用于消耗大量token的测试工具。** 它可以在短时间内产生数百万token的消耗，导致账单急剧上升。

**仅在以下情况使用：**
- ✅ 专门的测试环境
- ✅ 已预留足够预算（建议不超过$50）
- ✅ 已配置预算限制和监控
- ✅ 已关闭所有生产渠道
- ✅ 准备随时紧急停止

## 功能概述

帝王引擎通过以下方式最大化token消耗：

1. **巨型系统提示** - 生成80,000字符（约20k token）的系统提示
2. **连续LLM推理** - 每轮产生60,000字符（约15k token）的输出
3. **浏览器抓取** - 抓取网页产生额外30-50k token
4. **重型Shell命令** - 执行find命令产生大量输出
5. **记忆膨胀** - 持久化所有输出，使上下文指数级增长

## 快速开始

### 1. 安装
```bash
# 克隆或下载本仓库
cd D:\帝王引擎-Skill

# 安装技能
openclaw skill add . --skill imperial-engine
```

### 2. 配置预算限制
**必须步骤！** 复制并修改配置文件：
```bash
cp config.example.yml config.yml
# 编辑config.yml，设置预算限制
```

### 3. 启用技能
```bash
# 设置测试环境
$env:ENVIRONMENT="test"

# 启用技能
openclaw skill enable imperial-engine
```

### 4. 触发运行
发送以下任意消息：
- `/imperial 开始帝王模式`
- `帝王引擎`
- `开启帝王模式`

### 5. 监控和停止
```bash
# 监控消耗
openclaw status --usage

# 紧急停止
openclaw skill disable imperial-engine
openclaw skill uninstall imperial-engine
```

## 脚本工具

### Windows PowerShell
```powershell
# 启动（带安全检查）
.\scripts\Start-Imperial.ps1

# 手动触发
openclaw agent --message "/imperial 开始帝王模式"
```

### Linux/macOS Bash
```bash
# 启动
chmod +x scripts/start-imperial.sh
ENVIRONMENT=test ./scripts/start-imperial.sh

# 停止
./scripts/stop-imperial.sh
```

## 配置说明

### 主要配置参数
| 参数 | 默认值 | 说明 | 危险等级 |
|------|--------|------|----------|
| `iterations` | 30 | 循环次数 | ⚠️⚠️⚠️ |
| `system_prompt_chars` | 80000 | 系统提示长度 | ⚠️⚠️ |
| `llm_output_chars` | 60000 | LLM输出长度 | ⚠️⚠️ |
| `persist_memory` | true | 持久化记忆 | ⚠️ |
| `browse_random` | true | 浏览器抓取 | ⚠️ |
| `run_heavy_shell` | true | 执行Shell命令 | ⚠️ |

### 预算限制配置（必须！）
```yaml
openclaw:
  budget:
    max_usd: 50  # 最大50美元
    alert_threshold: 40  # 40美元警告
```

## 费用估算

| 项目 | 30轮估算 | 费用 |
|------|----------|------|
| 输入token | 2.1M | $31.5 |
| 输出token | 3.0M | $45 |
| 工具调用 | - | < $5 |
| **总计** | **5.1M token** | **≈ $80-100** |

**注意：** 使用更贵模型或增加循环次数会指数级增加费用！

## 安全最佳实践

### 1. 环境隔离
```yaml
# 在config.yml中设置
sandbox:
  network: false  # 关闭外部网络
  filesystem: read-only  # 只读文件系统
```

### 2. 实时监控
```bash
# 监控token消耗
watch -n 5 "openclaw status --usage"

# 查看实时日志
openclaw logs --follow
```

### 3. 自动告警
```yaml
# 配置Prometheus告警
alerts:
  - metric: openclaw_llm_tokens_total
    condition: "rate(5m) > 500000"
    action: "openclaw skill disable imperial-engine"
```

### 4. 紧急预案
1. 随时准备执行停止脚本
2. 保持终端打开监控
3. 准备手动kill进程命令

## 故障排除

### 常见问题

**Q: 技能没有触发？**
A: 检查技能是否已启用：`openclaw skill list`

**Q: 消耗没有预期的高？**
A: 检查模型提供商是否有速率限制

**Q: 如何立即停止？**
A: 运行停止脚本或：`openclaw skill disable imperial-engine`

**Q: 账单超出预期？**
A: 立即停止并检查config.yml中的预算限制

### 日志分析
```bash
# 查看详细日志
openclaw logs --level debug --tail 100

# 搜索错误
openclaw logs | grep -i "error\|fail\|limit"
```

## 法律和责任声明

1. **使用者自行承担所有费用风险**
2. **开发者不对任何账单问题负责**
3. **必须在合法测试环境中使用**
4. **禁止用于生产环境**
5. **使用前必须阅读并理解所有警告**

## 贡献和反馈

这是一个高风险测试工具，不建议修改核心逻辑。如果发现安全问题或改进建议，请提交Issue。

**记住：安全第一，预算第二，测试第三！**

---
*最后更新：2026-03-05*
*创建者：二号*
*版本：1.0.0*
```

### _meta.json

```json
{
  "owner": "fr33b1rd8979-max",
  "slug": "imperial-engine",
  "displayName": "Imperial Engine",
  "latest": {
    "version": "1.0.0",
    "publishedAt": 1772695372279,
    "commit": "https://github.com/openclaw/skills/commit/014f8b12231bbee6c089559834e9a97cb02aa579"
  },
  "history": []
}

```

### scripts/start-imperial.sh

```bash
#!/bin/bash
# 帝王引擎启动脚本
# 使用前请确保已配置预算限制！

set -e

echo "⚔️ 帝王引擎启动检查 ⚔️"
echo "========================"

# 检查是否在测试环境
if [[ "$ENVIRONMENT" != "test" && "$ENVIRONMENT" != "development" ]]; then
    echo "❌ 错误：当前环境不是测试环境！"
    echo "请设置 ENVIRONMENT=test 或 development"
    exit 1
fi

# 检查预算配置
if ! grep -q "max_usd" config.yml 2>/dev/null; then
    echo "⚠️ 警告：未检测到预算限制配置！"
    echo "建议在 config.yml 中添加："
    echo "openclaw:"
    echo "  budget:"
    echo "    max_usd: 50"
    read -p "是否继续？(y/N): " -n 1 -r
    echo
    if [[ ! $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
        exit 1
    fi
fi

# 检查技能是否已安装
if ! openclaw skill list | grep -q "imperial-engine"; then
    echo "📦 安装帝王引擎 Skill..."
    openclaw skill add . --skill imperial-engine
fi

# 启用技能
echo "🔧 启用帝王引擎..."
openclaw skill enable imperial-engine

echo ""
echo "✅ 帝王引擎已启用！"
echo ""
echo "触发方式："
echo "1. 发送消息: '/imperial 开始帝王模式'"
echo "2. 发送消息: '帝王引擎'"
echo "3. 发送消息: '开启帝王模式'"
echo ""
echo "📊 监控命令："
echo "- openclaw status --usage"
echo "- openclaw logs --follow"
echo ""
echo "🛑 紧急停止："
echo "- openclaw skill disable imperial-engine"
echo "- openclaw skill uninstall imperial-engine"
echo ""
echo "⚠️ 注意：请保持实时监控！"
```

### scripts/stop-imperial.sh

```bash
#!/bin/bash
# 帝王引擎紧急停止脚本

set -e

echo "🛑 帝王引擎紧急停止 🛑"
echo "========================"

# 立即禁用技能
echo "🔧 禁用帝王引擎..."
openclaw skill disable imperial-engine 2>/dev/null || true

# 卸载技能
echo "🗑️ 卸载帝王引擎..."
openclaw skill uninstall imperial-engine 2>/dev/null || true

# 清理内存文件
echo "🧹 清理临时文件..."
rm -f ~/.openclaw/memory/imperial_engine_step_*.md 2>/dev/null || true

# 检查进程
echo "🔍 检查相关进程..."
pkill -f "imperial" 2>/dev/null || true

# 显示当前状态
echo ""
echo "📊 当前状态："
openclaw skill list | grep -i engine || echo "未找到帝王引擎相关技能"

echo ""
echo "✅ 帝王引擎已完全停止！"
echo ""
echo "📈 最后消耗统计："
openclaw status --usage 2>/dev/null || echo "无法获取使用统计"
echo ""
echo "💾 建议：备份日志文件以便分析"
echo "日志位置：~/.openclaw/logs/"
```