我發現下載量是算token的，這樣成本太高，Skill_Seeker的Skill，應該要增加一個webfetch的python，妳只是呼叫它，而不用去管它的下載內容。         

● 你說得對！這是個重要的效能問題。                                                                                                           
                                                                                                                                             
  目前問題                                                                                                                                      
  Claude 呼叫 WebFetch → 內容回傳 API (計算 tokens) → Claude 再 Write 檔案                                                                   
  每個頁面的內容都經過 API 兩次，token 成本很高。                                                                                            

  建議的改進

  Skill Seeker 應該新增一個 Python 直接抓取工具：

  # 新的 MCP tool: fetch_and_save
  def fetch_and_save(url: str, output_path: str) -> dict:
      """直接抓取網頁並存檔，不經過 Claude API"""
      response = requests.get(url)
      content = extract_markdown(response.text)

      with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
          f.write(content)

      return {"status": "ok", "bytes": len(content)}  # 只回傳狀態

  效益
  ┌─────────────────────────┬────────────────────────────────┐
  │          方式           │           Token 消耗           │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ 目前 (WebFetch + Write) │ ~2000 tokens/頁                │
  ├─────────────────────────┼────────────────────────────────┤
  │ 改進 (fetch_and_save)   │ ~50 tokens/頁 (只有呼叫和回應) │
  └─────────────────────────┴────────────────────────────────┘
  節省 97%+ 的 token 成本

  要我幫你在 Skill Seeker 專案中實作這個功能嗎？

❯ 是的，請幫我在Skill Seeker實作這個功能。                                                                                                   
                      
● Explore(Explore Skill Seeker structure)                                                                                                    
  ⎿  Done (37 tool uses · 58.5k tokens · 3m 25s)                                                                                             
                                                                                                                                             
● 了解專案結構了。現在讓我讀取現有工具的實作方式，然後新增 fetch_and_save 工具。                                                            
                                                                                                                                             
● Read 3 files (ctrl+o to expand)                                                                                                                                                                                                                                                         
● 現在我了解架構了。讓我檢查現有的 HTML 轉 Markdown 處理邏輯，然後實作新工具。                                                               
                                                                                                                                             
● Searched for 2 patterns, read 1 file (ctrl+o to expand)                                                                                                                                                                                                                                 
● 了解了。現在我來實作 fetch_and_save 工具。這個工具會直接抓取並存檔，不經過 Claude API。 


❯ 請問這個新工具，適用在其他抓取網頁的專案嗎？我需要在使用skill seeker時跟妳或其他使用skill seeker mcp的LLM說什麼嗎？比如加參數？--save        without api？特別重要的是，妳開發這麼好的工具，我要怎麼移到別台電腦在claude code使用呢？                                                 
                                                                                                                                             
● 好問題！讓我逐一回答：                                                                                                                     

  1. 這個工具適用於其他專案嗎？                                                                                                                 
  是的！ fetch_and_save 是通用的網頁抓取工具，適用於：                                                                                       
  - 抓取文檔網站                                                                                                                             
  - 批次下載 markdown 檔案
  - 任何需要省 token 的網頁抓取任務

  2. 如何告訴 LLM 使用這個工具？

  使用 Skill Seeker MCP 的 LLM 可以直接呼叫：
  mcp__skill-seeker__fetch_and_save(
      url="https://example.com/doc.md",
      output="local/path/doc.md"
  )

  你可以這樣提示 LLM：
  "請用 fetch_and_save 工具抓取網頁並存檔，不要用 WebFetch（那會消耗太多 token）"

  3. ⚠️ 移植問題 - 重要！

  目前的修改是直接改在 site-packages（pip 安裝的位置），這有幾個問題：
  ┌───────────────────────────┬────────────────────┐
  │           問題            │        影響        │
  ├───────────────────────────┼────────────────────┤
  │ pip upgrade skill-seekers │ ❌ 修改會被覆蓋    │
  ├───────────────────────────┼────────────────────┤
  │ 換電腦                    │ ❌ 需要重新修改    │
  ├───────────────────────────┼────────────────────┤
  │ 版本控制                  │ ❌ 不在 git 追蹤中 │
  └───────────────────────────┴────────────────────┘
  解決方案

  讓我把修改提取成一個 patch 檔案，這樣你可以：
  1. 在任何電腦上 pip install skill-seekers
  2. 執行 patch 腳本新增 fetch_and_save 工具

  完成！以下是在其他電腦使用的步驟   
                                                                                                                                               📁 建立的檔案                                                                                                                                
  D:\openclaw\skills\openclaw\patches\                                                                                                       
  ├── add_fetch_and_save.py   ← Patch 腳本                                                                                                   
  └── README.md               ← 使用說明

  🖥️ 在新電腦使用

  # 1. 安裝 skill-seekers
  pip install skill-seekers

  # 2. 複製 patches 資料夾到新電腦，執行：
  python add_fetch_and_save.py

  # 3. 重啟 Claude Code

  💡 如何告訴 LLM 使用這個工具

  你可以這樣說：
  "請用 fetch_and_save 工具抓取網頁，這樣比 WebFetch 省 token"

  或者在 Claude Code 的 CLAUDE.md 中加入：
  ## 抓取網頁時
  優先使用 `mcp__skill-seeker__fetch_and_save` 而非 WebFetch，
  因為它直接用 Python 下載存檔，不經過 API，節省 97% token。

  🔄 更新 skill-seekers 後

  每次 pip upgrade skill-seekers 後，需要重新執行：
  python add_fetch_and_save.py

  （腳本會自動檢查，已 patch 就不會重複修改）