AISense optimiza GitHub Copilot Chat con compresión inteligente de prompts y enrutamiento inteligente de modelos. Comprime prompts mediante reglas adaptativas, enruta intenciones simples a modelos locales (Ollama, Docker) para ahorrar tokens en la nube y rastrea costos de IA. Incluye el agente personalizado "Saver" para interacciones rentables.
AISense es una herramienta de optimización para GitHub Copilot Chat que reduce significativamente los costos de tokens al comprimir prompts de forma inteligente y enrutar solicitudes simples a modelos locales (Ollama, Docker) en lugar de depender siempre de la nube. Utiliza reglas adaptativas para ajustar dinámicamente la compresión según la complejidad de la intención, lo que permite ahorrar tokens costosos en la nube sin sacrificar la calidad de las respuestas. Además, incluye un agente personalizado llamado "Saver" que gestiona interacciones de manera eficiente, priorizando el uso de modelos locales para tareas rutinarias. Esta habilidad es ideal para desarrolladores que desean controlar los costos de IA en entornos de desarrollo, manteniendo al mismo tiempo la productividad con Copilot Chat. Compatible con herramientas como Cursor y Codex, AISense analiza el contexto de cada prompt y decide automáticamente si debe enviarlo a la nube o procesarlo localmente, proporcionando transparencia total sobre los costos acumulados.
npx skills add DeepSharp-IO/AISenseAISense optimiza GitHub Copilot Chat con compresión inteligente de prompts y enrutamiento inteligente de modelos. Comprime prompts mediante reglas adaptativas, enruta intenciones simples a modelos locales (Ollama, Docker) para ahorrar tokens en la nube y rastrea costos de IA. Incluye el agente personalizado "Saver" para interacciones rentables.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".