ZeroRules 是 CascadeAI 开发的确定性任务拦截器，通过本地处理数学、时间、货币等查询，零 API 调用即可节省 50-70% 的 token 成本。
说明：
## 核心用法
ZeroRules 作为 LLM 查询的前置拦截层，在请求到达大模型之前，通过 Node.js 本地脚本快速判断是否为确定性任务。用户只需将原始查询传入 `rules.js`，系统即通过正则匹配识别五种内置规则：数学计算、时区查询、货币转换、文件列表和日期计算。匹配成功时直接返回结构化结果，完全跳过 LLM 调用；未匹配时静默放行，不影响正常 AI 工作流。
## 显著优点
**极致成本优化**是该 Skill 的核心竞争力。官方数据显示可节省 50-70% 的 token 消耗，单次简单数学运算即可避免 800+ tokens 的浪费。与模型路由（将简单查询导向更便宜的模型）不同，ZeroRules 彻底跳过模型层，实现真正的零成本处理。
**安全设计严谨**：无 `eval` 或动态代码执行，文件操作仅限目录列表（`fs.readdirSync`），且内置路径遍历防护。网络请求仅货币规则使用，设有 3 秒超时和静态汇率回退机制。
**零依赖架构**仅使用 Node.js 内置模块（fs/path/https），彻底规避 npm 供应链攻击风险。会话统计文件仅存储聚合数据，绝不记录用户原始查询。
## 潜在缺点与局限性
**功能边界严格**：仅处理五种预设的确定性任务，任何需要推理、创意或上下文理解的查询都会放行给 LLM，无法扩展至半结构化场景。
**货币功能依赖外部 API**：虽然 exchangerate.host 提供免费服务，但存在单点故障风险。尽管有静态汇率回退，实时性会受损。
**时区数据覆盖有限**：内置时区库可能无法识别部分小众城市或新变更的时区规则。
**Pro 功能付费墙**：自定义规则、跨会话仪表盘等进阶功能需订阅 $9/月，免费版仅支持五种基础规则。
## 适合的目标群体
– **高频使用 AI 助手的开发者/知识工作者**：日均查询量大的用户能快速回收成本
– **成本敏感的企业团队**：需要严格控制 AI API 预算的中小团队
– **本地优先的隐私用户**：希望减少数据上传、偏好离线处理的场景
– **CLI/终端重度用户**：习惯命令行交互、需要文件系统快捷操作的技术人群
## 使用风险
**性能层面**：Node.js 冷启动可能带来 50-200ms 的额外延迟，对于高频短查询场景需权衡拦截收益与启动开销。
**依赖项风险**：虽然无外部 npm 包，但依赖 Node.js 运行时环境，版本兼容性需验证。
**网络隔离场景**：若部署在严格防火墙环境，需预配置禁用货币规则，否则可能触发超时等待。
**会话文件持久化**：`~/.zerorules-session.json` 的写入行为在只读文件系统或容器环境中可能报错，需确保 HOME 目录可写。
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