Communitygithub.com

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 diseñada para usarse con agentes de IA como Claude Code. Permite al usuario controlar la longitud y el detalle de las respuestas antes de que el agente genere una respuesta. La habilidad estima los tokens de entrada y la complejidad de la solicitud, presenta opciones de profundidad (desde respuesta esencial hasta exhaustiva), y aplica la elección del usuario, manteniéndola silenciosamente durante la sesión. Es compatible con comandos directos como "versión corta" o "50% de profundidad". Aunque utiliza estimaciones heurísticas con una precisión de ~85-90%, TBA es una herramienta ligera sin tokenizador real, ideal para agentes de IA que necesitan optimizar recursos de contexto y proporcionar respuestas adaptadas a las necesidades del usuario.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

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 cuán larga o detallada es una respuesta
  • El usuario menciona tokens, presupuesto, profundidad o longitud de respuesta
  • El usuario dice "versión corta", "tldr", "breve", "al 25%", "exhaustivo", etc.
  • Cada vez que el usuario desee elegir el nivel de profundidad/detalle por adelantado

No activar cuando: el usuario ya estableció un nivel en esta sesión (mantenerlo en silencio), o la respuesta es 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 conteo 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 tamaño de respuesta por complejidad

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

ComplejidadRango de multiplicadorEjemplos de prompt
Simple3× – 8×"¿Qué es X?", sí/no, hecho simple
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 = input_tokens × mult_min a input_tokens × mult_max (pero no 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 preámbulos
[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 oraciones máximoRespuesta directa, conclusión claveContexto, ejemplos, matices, alternativas
50% Moderado1-3 párrafosRespuesta + contexto necesario + 1 ejemploAnálisis profundo, casos extremos, referencias
75% DetalladoRespuesta estructuradaMúltiples ejemplos, pros/contra, alternativasCasos extremos, referencias exhaustivas
100% ExhaustivoSin restricciónTodo — análisis completo, todo el código, todas las perspectivasNada

Atajos — omitir la pregunta

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

Lo que dicenNivel
"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 total"100%

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

Nota de precisión

Esta habilidad usa estimación heurística — sin tokenizador real. Precisión ~85-90%, varianza ±15%. Siempre muestra el descargo de responsabilidad.

Ejemplos

Activadores

  • "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 activa

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

Fuente

Habilidad independiente de TBA — Token Budget Advisor para Claude Code. El proyecto original también incluye un script estimador en Python, pero este repositorio mantiene la habilidad autocontenida y puramente 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/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.

Skills relacionados