AI agent 能调的工具越攒越多，一个反直觉的成本浮出来：菜单本身开始收费。每接一个工具或技能，它的名字、参数、用法说明都得先加载进模型的上下文窗口，agent 还没决定用哪个，token 就已经花出去了，窗口也被占掉一块。技能库到几十上百个，这笔翻菜单的开销就压过了干活本身。 先把背景说清。MCP 是 Anthropic 牵头的开放协议，相当于给 AI agent 一套统一接口，让它能插上外部工具和数据；agent skill 则是把一段专门本领打包成可加载的模块。麻烦在于，传统做法要么把所有技能说明一股脑塞给模型，要么每次都去远端问一遍，一条费 token，一条费时间。 DejaVu 的做法是把这层挪到本地。按其说明，装好后它在你机器上放一个技能目录，检索在本地跑，官方称亚毫秒级，agent 找技能时先在本地库里筛，只有真正选中的那一个才通过 MCP 远端拉取并执行。这套被官方叫作零 token 的发现开销：发现和搜索不进模型上下文，省下的窗口留给实际任务。它称近日上了官方 MCP 注册表，定价每月 6.67 美元不限量用，投稿技能的人分七成收入。 放到行业里看它并不孤单。今年上半年技能市场已经冒出一批：走 npm 式安装的 Skills.sh、Agensi、MCP Market 这类目录都在抢位。DejaVu 的差异点是本地检索省 token 和这个偏低的统一月费，而不是它宣称的那个身位。 所以那句"首个技能市场层抽象"更像营销：同类产品已有好几家，它自己反倒更薄。除安装脚本称为 MIT 开源外，服务端和目录都闭源，装机脚本还会提示技能库尚未就绪、首次使用时再填充，对应的 GitHub 仓库目前直接打不开（实测返回 404）。做它的是 KeepingTrack，一家给房产中介、牙医、水管工做竞品监控的小公司，DejaVu 是它伸向 agent 生态的一只触手。 需要提醒的是，除了仓库打不开、无法独立核对，上面这些数字和分成也多来自它自己的说明。真正要掂量的不在技术，而在信任：你等于把一个还没铺开、暂时验不了底的闭源目录里的技能，直接接进 agent 的执行链，凭的只是一家小 SaaS 的一句承诺。