# SnappyWatt — AI Token-Saving CLI Toolset

> CLI over MCP: 30%+ token savings, zero context window overhead
> Rust-powered green computing — 95% energy reduction
> Humans read Readme.md, AI reads llms.txt — each path reaches the goal

## Why CLI over MCP

- CLI tools save 30%+ tokens compared to MCP per task
- Zero context window pollution — no tool descriptions injected
- 100% success rate in benchmarks, lower cost, higher efficiency
- LLMs are natively trained on CLI commands — no extra learning needed

## Tools

- [bulk_upload](https://snappywatt.com/tools/bulk-upload): High-speed batch file upload/download CLI for S3-compatible storage (AWS S3, Cloudflare R2, Aliyun OSS, iDrive E2). Multi-threaded parallel transfers, resume capability, checksum verification, progress tracking.
  - Detail (EN): https://raw.githubusercontent.com/dwbmio/r_lit/main/bulk_upload/llms.txt
  - Detail (中文): https://raw.githubusercontent.com/dwbmio/r_lit/main/bulk_upload/llms.txt
- [wirerope-life-wenshui](https://snappywatt.com/tools/wirerope-life-wenshui): Wirerope GraphQL - life-wenshui
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/wirerope-life-wenshui.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/wirerope-life-wenshui.txt
- [hfrog](https://snappywatt.com/tools/hfrog): HFrog - 高性能规则引擎服务
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/hfrog.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/hfrog.txt
- [hfrog-cli](https://snappywatt.com/tools/hfrog-cli): HFrog CLI - 制品仓库命令行工具
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/hfrog-cli.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/hfrog-cli.txt
- [picboo](https://snappywatt.com/tools/picboo): Picboo - ISBN 扫码图书管理 (Tauri Android)
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/picboo.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/picboo.txt
- [wirerope-picboo-origin](https://snappywatt.com/tools/wirerope-picboo-origin): Wirerope GraphQL - picboo-origin
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/wirerope-picboo-origin.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/wirerope-picboo-origin.txt
- [wirerope-hfrog](https://snappywatt.com/tools/wirerope-hfrog): Wirerope GraphQL - hfrog
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/wirerope-hfrog.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/wirerope-hfrog.txt
- [img_resize](https://snappywatt.com/tools/img-resize): 图片批量缩放/压缩工具
  - Detail (EN): https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/img_resize.txt
  - Detail (中文): https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/img_resize.txt
- [jq](https://snappywatt.com/tools/jq): Lightweight command-line JSON processor
  - Detail (EN): 
# jq — 轻量级命令行 JSON 处理器

## 适用场景
- 解析/查询 JSON 文件或 API 响应
- 从 JSON 中提取指定字段
- 过滤/转换 JSON 数组
- JSON 格式化（pretty-print / compact）
- JSON → CSV/TSV 格式转换
- 多个 JSON 文件合并/聚合
- 动态构造 JSON 输出
- CI/CD 管道中解析配置文件或构建产物元数据

## 工具特征
- 语言: C (静态二进制，零运行时依赖)
- 体积: ~1MB
- 性能: 流式解析，支持大文件 (--stream)

## 用法
  jq <filter> [file...]
  <command> | jq <filter>

## 核心 filter 语法
  .                   原样输出 (pretty-print)
  .key                提取字段
  .key1.key2          嵌套字段
  .[N]                数组索引
  .[]                 遍历数组
  select(cond)        条件过滤: select(.age > 30)
  map(f)              数组变换: map(.name)
  keys                对象键列表
  length              计数
  type                值类型
  to_entries          对象 → [{key,value}] 数组
  from_entries        [{key,value}] → 对象
  group_by(.key)      分组
  sort_by(.key)       排序
  unique_by(.key)     去重
  flatten             展平嵌套数组
  @csv / @tsv         格式化输出
  @base64 / @base64d  编解码
  @uri                URL 编码

## 常用标志
  -r    原始输出 (去引号)
  -c    紧凑单行输出
  -s    吞入多输入为数组
  -e    结果为 false/null 时退出码 1
  -n    空输入模式 (配合 input/inputs)
  --arg name value     绑定字符串变量
  --argjson name val   绑定 JSON 变量
  --slurpfile name f   从文件加载 JSON 变量

## 典型用例

### 提取字段
  jq -r '.name' config.json

### 过滤数组
  jq '.users[] | select(.role == "admin")' data.json

### 挑选多字段
  jq '{name, email, role}' users.json

### API 响应提取
  curl -s https://api.example.com/data | jq '.results[].id'

### 动态键访问
  jq --arg k "$KEY" '.[$k]' config.json

### JSON → CSV
  jq -r '[.name, .email] | @csv' users.json

### 合并多文件
  jq -s '.' file1.json file2.json

### 条件修改
  jq '(.items[] | select(.price > 100)).discount = 0.1' catalog.json

### 统计聚合
  jq '[.[] | .score] | add / length' scores.json

## 限制
- 无原地编辑 (用 sponge 或临时文件)
- 复杂嵌套 filter 可读性下降，建议拆分
- 大文件用 --stream 流式处理

## 版本: 1.7.1
## 主页: https://jqlang.github.io/jq/
## 安装: brew install jq (macOS) / apt install jq (Linux)

  - Detail (中文): 
# jq — 轻量级命令行 JSON 处理器

## 适用场景
- 解析/查询 JSON 文件或 API 响应
- 从 JSON 中提取指定字段
- 过滤/转换 JSON 数组
- JSON 格式化（pretty-print / compact）
- JSON → CSV/TSV 格式转换
- 多个 JSON 文件合并/聚合
- 动态构造 JSON 输出
- CI/CD 管道中解析配置文件或构建产物元数据

## 工具特征
- 语言: C (静态二进制，零运行时依赖)
- 体积: ~1MB
- 性能: 流式解析，支持大文件 (--stream)

## 用法
  jq <filter> [file...]
  <command> | jq <filter>

## 核心 filter 语法
  .                   原样输出 (pretty-print)
  .key                提取字段
  .key1.key2          嵌套字段
  .[N]                数组索引
  .[]                 遍历数组
  select(cond)        条件过滤: select(.age > 30)
  map(f)              数组变换: map(.name)
  keys                对象键列表
  length              计数
  type                值类型
  to_entries          对象 → [{key,value}] 数组
  from_entries        [{key,value}] → 对象
  group_by(.key)      分组
  sort_by(.key)       排序
  unique_by(.key)     去重
  flatten             展平嵌套数组
  @csv / @tsv         格式化输出
  @base64 / @base64d  编解码
  @uri                URL 编码

## 常用标志
  -r    原始输出 (去引号)
  -c    紧凑单行输出
  -s    吞入多输入为数组
  -e    结果为 false/null 时退出码 1
  -n    空输入模式 (配合 input/inputs)
  --arg name value     绑定字符串变量
  --argjson name val   绑定 JSON 变量
  --slurpfile name f   从文件加载 JSON 变量

## 典型用例

### 提取字段
  jq -r '.name' config.json

### 过滤数组
  jq '.users[] | select(.role == "admin")' data.json

### 挑选多字段
  jq '{name, email, role}' users.json

### API 响应提取
  curl -s https://api.example.com/data | jq '.results[].id'

### 动态键访问
  jq --arg k "$KEY" '.[$k]' config.json

### JSON → CSV
  jq -r '[.name, .email] | @csv' users.json

### 合并多文件
  jq -s '.' file1.json file2.json

### 条件修改
  jq '(.items[] | select(.price > 100)).discount = 0.1' catalog.json

### 统计聚合
  jq '[.[] | .score] | add / length' scores.json

## 限制
- 无原地编辑 (用 sponge 或临时文件)
- 复杂嵌套 filter 可读性下降，建议拆分
- 大文件用 --stream 流式处理

## 版本: 1.7.1
## 主页: https://jqlang.github.io/jq/
## 安装: brew install jq (macOS) / apt install jq (Linux)

- [pgpour](https://snappywatt.com/tools/pgpour): Postgres CDC → Kafka 数据管道
  - Detail (EN): Postgres CDC → Kafka 数据管道
  - Detail (中文): Postgres CDC → Kafka 数据管道
- [gd-minip-template](https://snappywatt.com/tools/gd-minip-template): Godot 4.6 微信小游戏 Web 导出模板（极限裁剪）
  - Detail (EN): Godot 4.6 微信小游戏 Web 导出模板（极限裁剪）
  - Detail (中文): Godot 4.6 微信小游戏 Web 导出模板（极限裁剪）

## About

Each tool provides a dedicated llms.txt for AI agents and Readme.md for humans.
AI agents can fetch detail URLs directly for structured tool information.
Available languages: EN (https://gamesci-lite.com/llms-txt/en/), 中文 (https://gamesci-lite.com/llms-txt/zh-cn/)