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Token Budget Advisor (TBA)

Intercepta el flujo de respuesta para ofrecer al usuario una elección sobre la profundidad de la respuesta antes de que Claude responda.

¿Qué es Token Budget Advisor (TBA)?

Token Budget Advisor (TBA) es una habilidad de agente de IA diseñada para dar a los usuarios control granular sobre la longitud y profundidad de las respuestas de Claude. En lugar de recibir siempre una respuesta completa, TBA intercepta el prompt, estima los tokens de entrada y la complejidad de la solicitud, y presenta al usuario opciones de profundidad antes de generar la respuesta. La habilidad utiliza una estimación heurística (sin tokenizador real) con una precisión del 85-90% y admite valores predefinidos como "25% de profundidad" o "respuesta breve" para saltar la pregunta. Es útil para conversaciones donde el usuario quiere ahorrar tokens, obtener respuestas rápidas o decidir el nivel de detalle sobre la marcha. TBA se integra sin problemas con flujos de chat de asistentes de IA y mantiene el nivel elegido durante toda la sesión a menos que el usuario lo cambie.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/token-budget-advisor

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Documentación

¿Qué hace Token Budget Advisor (TBA)?

Intercepta el flujo de respuesta para ofrecer al usuario una elección sobre la profundidad de la respuesta antes de que Claude responda.

Cuándo usarlo

  • El usuario quiere controlar la longitud o el detalle de una respuesta
  • El usuario menciona tokens, presupuesto, profundidad o longitud de la respuesta
  • El usuario dice "versión corta", "tldr", "breve", "al 25%", "exhaustivo", etc.
  • Cada vez que el usuario quiera elegir el nivel de profundidad/detalle de antemano

No activar cuando: el usuario ya haya establecido un nivel en esta sesión (mantenerlo en silencio), o la respuesta sea trivialmente de una línea.

Cómo funciona

Paso 1 — Estimar tokens de entrada

Usa las heurísticas canónicas de presupuesto de contexto del repositorio para estimar mentalmente el recuento de tokens del prompt.

Usa la misma guía de calibración que context-budget:

  • prosa: palabras × 1.3
  • código pesado o mixto/bloques de código: caracteres / 4

Para contenido mixto, usa el tipo de contenido dominante y mantén la heurística de estimación.

Paso 2 — Estimar el tamaño de la respuesta por complejidad

Clasifica el prompt, luego aplica el rango de multiplicadores para obtener la ventana de respuesta completa:

ComplejidadRango de multiplicadorEjemplos de prompts
Simple3× – 8×"¿Qué es X?", sí/no, hecho único
Media8× – 20×"¿Cómo funciona X?"
Media-Alta10× – 25×Solicitud de código con contexto
Compleja15× – 40×Análisis de múltiples partes, comparaciones, arquitectura
Creativa10× – 30×Historias, ensayos, escritura narrativa

Ventana de respuesta = tokens_de_entrada × mult_min a tokens_de_entrada × mult_max (pero sin exceder el límite de tokens de salida configurado de tu modelo).

Paso 3 — Presentar opciones de profundidad

Presenta este bloque antes de responder, usando los números estimados reales:

Analizando tu prompt...

Entrada: ~[N] tokens  |  Tipo: [tipo]  |  Complejidad: [nivel]  |  Idioma: [idioma]

Elige tu nivel de profundidad:

[1] Esencial    (25%)  ->  ~[tokens]   Solo respuesta directa, sin preámbulo
[2] Moderado    (50%)  ->  ~[tokens]   Respuesta + contexto + 1 ejemplo
[3] Detallado   (75%)  ->  ~[tokens]   Respuesta completa con alternativas
[4] Exhaustivo (100%)  ->  ~[tokens]   Todo, sin límites

¿Qué nivel? (1-4 o di "25% de profundidad", "50% de profundidad", "75% de profundidad", "100% de profundidad")

Precisión: estimación heurística ~85-90% de precisión (±15%).

Estimaciones de tokens por nivel (dentro de la ventana de respuesta):

  • 25% → min + (max - min) × 0.25
  • 50% → min + (max - min) × 0.50
  • 75% → min + (max - min) × 0.75
  • 100% → max

Paso 4 — Responder en el nivel elegido

NivelLongitud objetivoIncluirOmitir
25% Esencial2-4 frases máximoRespuesta directa, conclusión claveContexto, ejemplos, matices, alternativas
50% Moderado1-3 párrafosRespuesta + contexto necesario + 1 ejemploAnálisis profundo, casos límite, referencias
75% DetalladoRespuesta estructuradaMúltiples ejemplos, pros/contra, alternativasCasos límite extremos, referencias exhaustivas
100% ExhaustivoSin restricciónTodo — análisis completo, todo el código, todas las perspectivasNada

Atajos — saltarse la pregunta

Si el usuario ya indica un nivel, responde en ese nivel inmediatamente sin preguntar:

Lo que diceNivel
"1" / "25% de profundidad" / "versión corta" / "respuesta breve" / "tldr"25%
"2" / "50% de profundidad" / "profundidad moderada" / "respuesta equilibrada"50%
"3" / "75% de profundidad" / "respuesta detallada" / "respuesta minuciosa"75%
"4" / "100% de profundidad" / "respuesta exhaustiva" / "inmersión completa"100%

Si el usuario estableció un nivel anteriormente en la sesión, mantenlo en silencio para las respuestas posteriores a menos que lo cambie.

Nota de precisión

Esta habilidad utiliza estimación heurística — sin tokenizador real. Precisión ~85-90%, varianza ±15%. Muestra siempre el descargo de responsabilidad.

Ejemplos

Activaciones

  • "Dame la versión corta primero."
  • "¿Cuántos tokens usará tu respuesta?"
  • "Responde al 50% de profundidad."
  • "Quiero la respuesta exhaustiva, no el resumen."
  • "Dame la versión corta y luego la detallada."

No se activa

  • "¿Qué es un token JWT?"
  • "El flujo de pago usa un token de pago."
  • "¿Esto es normal?"
  • "Completa la refactorización."
  • Preguntas de seguimiento después de que el usuario ya eligió un nivel para la sesión

Fuente

Habilidad independiente de TBA — Token Budget Advisor for Claude Code. El proyecto original también incluye un script de estimación en Python, pero este repositorio mantiene la habilidad autocontenida y solo heurística.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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