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context-budget

Audita el consumo de la ventana de contexto de Claude Code entre agentes, habilidades, servidores MCP y reglas. Identifica hinchazón, componentes redundantes y produce recomendaciones priorizadas de ahorro de tokens. Úsalo cuando la ventana de contexto se llena demasiado rápido y necesitas identificar qué agentes, habilidades, servidores MCP o reglas la están consumiendo.

¿Qué es context-budget?

Este skill, llamado 'context-budget', está diseñado para auditar y optimizar el uso de la ventana de contexto en sesiones de Claude Code. Su función principal es analizar el consumo de tokens de todos los componentes cargados (agentes, habilidades, servidores MCP, reglas y archivos CLAUDE.md) y generar un informe detallado con recomendaciones accionables para recuperar espacio de contexto. Es útil cuando la sesión se siente lenta, la calidad de salida disminuye, o se planea añadir más componentes y se necesita saber si hay espacio disponible. El skill funciona en cuatro fases: inventario (cuenta tokens y detecta archivos pesados), clasificación (etiqueta cada componente como siempre necesario, a veces necesario o raramente necesario), detección de problemas (como descripciones de agentes hinchadas, reglas redundantes o suscripción excesiva a MCP) y generación de un informe con ahorros potenciales priorizados. Soporta un modo verbose para desgloses por archivo y detección de líneas duplicadas. Es multiplataforma, funcionando en cualquier entorno donde se ejecute Claude Code, y se activa mediante el comando `/context-budget`.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/context-budget

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Documentación

Context Budget

Analiza la sobrecarga de tokens en cada componente cargado en una sesión de Claude Code y genera optimizaciones prácticas para recuperar espacio de contexto.

Cuándo Usarlo

  • El rendimiento de la sesión se siente lento o la calidad de salida está degradándose
  • Has agregado recientemente muchas habilidades, agentes o servidores MCP
  • Quieres saber cuánto margen de contexto tienes realmente
  • Planeas agregar más componentes y necesitas saber si hay espacio
  • Ejecutando el comando /context-budget (este skill lo respalda)

Cómo Funciona

Fase 1: Inventario

Escanea todos los directorios de componentes y estima el consumo de tokens:

Agentes (agents/*.md)

  • Cuenta líneas y tokens por archivo (palabras × 1.3)
  • Extrae la longitud del frontmatter description
  • Marca: archivos >200 líneas (pesados), descripción >30 palabras (frontmatter hinchado)

Habilidades (skills/*/SKILL.md)

  • Cuenta tokens por SKILL.md
  • Marca: archivos >400 líneas
  • Busca copias duplicadas en .agents/skills/ — omite copias idénticas para evitar doble conteo

Reglas (rules/**/*.md)

  • Cuenta tokens por archivo
  • Marca: archivos >100 líneas
  • Detecta superposición de contenido entre archivos de reglas en el mismo módulo de idioma

Servidores MCP (.mcp.json o configuración MCP activa)

  • Cuenta servidores configurados y total de herramientas
  • Estima sobrecarga de esquema en ~500 tokens por herramienta
  • Marca: servidores con >20 herramientas, servidores que envuelven comandos CLI simples (gh, git, npm, supabase, vercel)

CLAUDE.md (nivel de proyecto + nivel de usuario)

  • Cuenta tokens por archivo en la cadena CLAUDE.md
  • Marca: total combinado >300 líneas

Fase 2: Clasificar

Ordena cada componente en un cubo:

CuboCriterioAcción
Siempre necesarioReferenciado en CLAUDE.md, respalda un comando activo, o coincide con el tipo de proyecto actualMantener
A veces necesarioEspecífico de dominio (ej. patrones de idioma), no referenciado en CLAUDE.mdConsiderar activación bajo demanda
Raramente necesarioSin referencia de comando, contenido superpuesto, o sin coincidencia obvia con el proyectoEliminar o carga diferida

Fase 3: Detectar Problemas

Identifica los siguientes patrones problemáticos:

  • Descripciones de agentes hinchadas — descripción >30 palabras en frontmatter que se carga en cada invocación de la herramienta Task
  • Agentes pesados — archivos >200 líneas inflan el contexto de la herramienta Task en cada generación
  • Componentes redundantes — habilidades que duplican lógica de agentes, reglas que duplican CLAUDE.md
  • Suscripción excesiva a MCP — >10 servidores, o servidores que envuelven herramientas CLI disponibles gratuitamente
  • Hinchazón de CLAUDE.md — explicaciones verbosas, secciones desactualizadas, instrucciones que deberían ser reglas

Fase 4: Informe

Genera el informe de presupuesto de contexto:

Informe de Presupuesto de Contexto
═══════════════════════════════════════

Sobrecarga total estimada: ~XX,XXX tokens
Modelo de contexto: Claude Sonnet (ventana de 200K)
Contexto efectivo disponible: ~XXX,XXX tokens (XX%)

Desglose de Componentes:
┌─────────────────┬────────┬───────────┐
│ Componente      │ Conteo │ Tokens    │
├─────────────────┼────────┼───────────┤
│ Agentes         │ N      │ ~X,XXX    │
│ Habilidades     │ N      │ ~X,XXX    │
│ Reglas          │ N      │ ~X,XXX    │
│ Herramientas MCP│ N      │ ~XX,XXX   │
│ CLAUDE.md       │ N      │ ~X,XXX    │
└─────────────────┴────────┴───────────┘

ADVERTENCIA: Problemas Encontrados (N):
[ordenados por ahorro de tokens]

Top 3 Optimizaciones:
1. [acción] → ahorro ~X,XXX tokens
2. [acción] → ahorro ~X,XXX tokens
3. [acción] → ahorro ~X,XXX tokens

Ahorros potenciales: ~XX,XXX tokens (XX% de la sobrecarga actual)

En modo verbose, además muestra conteos de tokens por archivo, desglose línea por línea de los archivos más pesados, líneas redundantes específicas entre componentes superpuestos, y lista de herramientas MCP con estimaciones de tamaño de esquema por herramienta.

Ejemplos

Auditoría básica

Usuario: /context-budget
Skill: Escanea configuración → 16 agentes (12,400 tokens), 28 habilidades (6,200), 87 herramientas MCP (43,500), 2 CLAUDE.md (1,200)
       Marca: 3 agentes pesados, 14 servidores MCP (3 reemplazables por CLI)
       Mayor ahorro: eliminar 3 servidores MCP → -27,500 tokens (47% de reducción de sobrecarga)

Modo verbose

Usuario: /context-budget --verbose
Skill: Informe completo + desglose por archivo mostrando planner.md (213 líneas, 1,840 tokens),
       lista de herramientas MCP con tamaños por herramienta, líneas de reglas duplicadas lado a lado

Verificación previa a expansión

Usuario: Quiero agregar 5 servidores MCP más, ¿tengo espacio?
Skill: Sobrecarga actual 33% → agregar 5 servidores (~50 herramientas) añadiría ~25,000 tokens → sube al 45% de sobrecarga
       Recomendación: eliminar primero 2 servidores reemplazables por CLI para mantenerse por debajo del 40%

Mejores Prácticas

  • Estimación de tokens: usa palabras × 1.3 para prosa, caracteres / 4 para archivos con mucho código
  • MCP es la palanca más grande: cada esquema de herramienta cuesta ~500 tokens; un servidor de 30 herramientas cuesta más que todas tus habilidades combinadas
  • Las descripciones de agentes se cargan siempre: incluso si el agente nunca se invoca, su campo de descripción está presente en cada contexto de la herramienta Task
  • Modo verbose para depuración: úsalo cuando necesites identificar exactamente los archivos que están impulsando la sobrecarga, no para auditorías regulares
  • Auditar después de cambios: ejecuta después de agregar cualquier agente, habilidad o servidor MCP para detectar el aumento temprano

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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