OpenSquilla通过Meta Skill将多个Skill按YAML定义步骤、顺序和依赖，在Runtime层预先校验，防止无效调用。在PinchBench 1.2.1上，三模型混用的OpenSquilla与Claude Opus 4.7版OpenClaw得分几乎相同，但Token少一半，成本不到1/9。将Superpowers下14个Skill组合为Meta Skill后，输入Token压缩至67%。支持多模型，用本地小模型分类任务，模型切换仅在新Session生效；子Agent压缩上下文，400K窗口内可保持记忆。同一会话执行8个框架调研报告，仅花费7美分，Token和成本精确到小数点后四位。