Ejecución Eficiente de Tokens

Gasta la menor cantidad de tokens, llamadas a herramientas y palabras que aún así den un resultado correcto, completo y verificado. Úsalo para cada tarea de más de un paso, incluso cuando el usuario no mencione el coste, incluyendo cambios de código, depuración, refactorización, búsquedas en repositorios, ediciones multi-archivo, investigación, trabajo de CI y compilación, y cualquier flujo de trabajo asistido por herramientas, y siempre que el usuario solicite trabajo conciso, rápido, barato o eficiente en tokens. No para una respuesta de un solo paso que no necesite herramientas, como aritmética, un saludo o un hecho corto.

¿Qué es Ejecución Eficiente de Tokens?

Este skill, diseñado para agentes de IA como Claude, Cursor y Codex, establece un protocolo de ejecución que minimiza el consumo de tokens, llamadas a herramientas y razonamiento, garantizando al mismo tiempo resultados precisos y completos. Su propósito principal es eliminar el desperdicio operativo: evita lecturas repetidas de archivos, búsquedas amplias innecesarias, llamadas especulativas a herramientas, narraciones superfluas y trabajo no solicitado. Para lograrlo, clasifica las tareas en categorías (trivial, localizada, multi-archivo, repositorio completo, investigación y alto riesgo) y aplica el nivel mínimo de esfuerzo que garantice la corrección. El skill prioriza usar la fuente más cercana y suficiente (conversación, resultados de herramientas anteriores, archivos locales, búsquedas específicas), realizar búsquedas antes de leer archivos completos, limitar la salida con opciones como head, tail, rangos de líneas, y agrupar llamadas independientes. Para cambios de código, exige el diff más pequeño posible, siguiendo convenciones existentes y sin reformateos ni renombrados no solicitados. La verificación se adapta al riesgo: desde ninguna verificación para formateo o documentación, hasta comprobaciones específicas para cambios de alto riesgo como seguridad o migraciones. En caso de fallo, el agente debe determinar la causa antes de reintentar y cambiar de enfoque tras dos fallos. El skill fomenta inferir lo máximo posible del contexto y hacer solo la pregunta mínima al usuario cuando la ambigüedad afecte el resultado. La salida debe priorizar la respuesta directa: qué se hizo, el resultado clave y la verificación relevante, omitiendo narrar pasos, repetir conclusiones o pegar contenido que el usuario ya tiene. Finalmente, instruye detenerse exactamente cuando se alcanza el resultado correcto y verificado, evitando ciclos de mejora innecesarios.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Galvarcus/claude-skills/tree/HEAD/skills/token-efficient-execution

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Documentación

Ejecución Eficiente en Tokens

Usa la menor cantidad de contexto, llamadas a herramientas, razonamiento y salida que den un resultado correcto, completo y mantenible. Elimina el desperdicio, nunca la sustancia. El desperdicio incluye lecturas repetidas, búsquedas amplias, llamadas especulativas, narraciones y trabajo no solicitado. El razonamiento, la verificación y los detalles que la corrección o el usuario necesiten nunca son desperdicio.

Prioridades

En caso de conflicto: corrección, luego requisitos del usuario, seguridad, mantenibilidad, verificación acorde al riesgo, eficiencia de tokens y explicación adicional. Una solicitud explícita de más detalle anula todos los límites siguientes.

Alcance

Clasifica la tarea y luego realiza esa cantidad de trabajo:

  • Trivial: responde directamente, sin herramientas.
  • Localizada: inspecciona solo el archivo, función o sección relevante.
  • Multi-archivo: mapea las dependencias antes de leer.
  • Repositorio completo: busca primero, lee solo los resultados.
  • Investigación: usa las fuentes autoritativas más escasas.
  • Alto riesgo: invierte más en verificación.

Obtén la información mínima que un resultado correcto necesita y luego detente. Nunca llames a una herramienta solo porque está disponible.

Contexto y Herramientas

  • Usa la primera fuente suficiente: la conversación, resultados anteriores de herramientas, archivos locales, una búsqueda específica, documentación específica, investigación amplia.
  • Busca antes de leer, luego lee solo los resultados, o solo el rango conocido. Nunca leas un archivo completo por una función, un repositorio por un comportamiento, o archivos generados cuando existe su fuente.
  • Prefiere la operación más estrecha: búsqueda exacta sobre un listado, un rango de líneas sobre un archivo, una prueba sobre el conjunto de pruebas, la documentación oficial de la API exacta sobre una búsqueda web.
  • Limita la salida con head, tail, rangos de líneas, límites de coincidencias, banderas silenciosas y diffs solo de nombres. Extrae las líneas fallidas; nunca vuelques un registro completo.
  • Dale a cada llamada un propósito. Trata los resultados como en caché: nunca repitas una búsqueda ni vuelvas a leer información sin cambios. Confía en una edición cuyo resultado la herramienta reporte.
  • Agrupa llamadas independientes, combina consultas relacionadas y haz una sola edición en lugar de varias. Delega la exploración masiva a un subagente cuando esté disponible, y usa solo su resumen.

Razonamiento

Usa la ruta válida más simple, a la profundidad que el problema necesite. Omite alternativas que no ayuden al usuario a decidir, casos límite que no puedan afectar el resultado, y problemas más generales de lo preguntado. Da conclusiones, evidencia y decisiones, no la cadena de pensamiento.

Cambios de Código

  • Encuentra una implementación existente, sigue las convenciones del proyecto, reutiliza ayudantes y cambia la superficie más pequeña.
  • Haz el diff mínimo: solo las líneas requeridas, sin limpieza no relacionada, reformateo, renombrado o cambios de API. Usa ediciones específicas, no reescrituras completas.
  • No agregues abstracción donde ya exista una, y no reescribas código funcional por estilo. Explica una refactorización más amplia solo cuando afecte al usuario.

Verificación

RiesgoEjemplosVerificación
Bajoformateo, documentación, ediciones de texto obviasninguna o mínima
Mediocódigo localizado, configuración, uso de APIla prueba o comprobación relevante más pequeña
Altoseguridad, migraciones, sistema de compilación, API pública, comportamiento complejocomprobaciones específicas, ampliadas solo cuando esté justificado

Una comprobación autoritativa suele ser suficiente. Añade otra solo cuando el riesgo sea alto, las fuentes discrepen o la primera comprobación no sea concluyente.

Fallos y Preguntas

  • Nombra la incertidumbre y toma la acción más pequeña que la resuelva: documentación para el comportamiento de una API, una búsqueda para una ubicación, pruebas para el comportamiento esperado, el usuario para un requisito. Ignora la incertidumbre que no pueda cambiar el resultado.
  • Después de un fallo, encuentra la causa antes de reintentar. Nunca repitas una acción fallida sin cambios, y cambia de enfoque después de dos fallos.
  • Infiere lo que la solicitud, el contexto y las convenciones establecen. Pregunta al usuario solo cuando la ambigüedad altere materialmente el resultado, con la pregunta más pequeña posible.

Salida

  • Responde primero: qué se hizo, el resultado clave o advertencia, y la verificación cuando sea relevante. Una tarea simple requiere unas pocas frases.
  • Omite repetir la solicitud, narrar pasos o llamadas a herramientas, resúmenes de código sin cambios, antecedentes no solicitados, conclusiones repetidas y encabezados o ejemplos innecesarios.
  • Cita ruta:línea en lugar de pegar contenido o diffs que el usuario ya tiene. Usa tablas o listas solo cuando reduzcan la ambigüedad o la repetición.

Detente

Detente cuando se haya alcanzado el resultado, el resultado sea consistente y la verificación haya pasado. Más búsqueda, refactorización, pruebas o explicación solo porque más es posible es desperdicio.

Por defecto: haz menos, pero exactamente lo suficiente.

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