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budget-contexte

Audite la consommation de fenêtre de contexte de Claude Code entre agents, compétences, serveurs MCP et règles. Identifie le gonflement, les composants redondants et produit des recommandations de réduction de tokens classées par priorité.

Qu'est-ce que budget-contexte ?

Cette compétence analyse chaque composant chargé dans une session Claude Code et estime le nombre de tokens qu'il consomme dans la fenêtre de contexte. Elle inventorie les agents, compétences (skills), règles, serveurs MCP et fichiers CLAUDE.md, puis classe chaque élément comme nécessaire, parfois nécessaire ou rarement nécessaire. Elle détecte ensuite des motifs problématiques comme les descriptions d'agents trop longues (chargées à chaque invocation d'outil), les composants redondants, la surfacturation MCP (serveurs enveloppant des commandes CLI gratuites) ou le gonflement de CLAUDE.md. En sortie, elle produit un rapport structuré avec un classement des optimisations par économie de tokens potentielle, utile pour les audits de performance, l'ajout de nouveaux composants ou le débogage de sessions lentes.

Compatible avec✓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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Documentation

Budget Contexte

Analyse la surcharge en tokens de chaque composant chargé dans une session Claude Code et propose des optimisations concrètes pour récupérer de l'espace de contexte.

Quand l'utiliser

  • Les performances de la session semblent lentes ou la qualité des résultats se dégrade
  • Vous avez récemment ajouté de nombreuses compétences, agents ou serveurs MCP
  • Vous voulez savoir combien de marge de contexte il vous reste réellement
  • Vous prévoyez d'ajouter plus de composants et devez savoir s'il y a de la place
  • Exécution de la commande /context-budget (cette compétence la supporte)

Fonctionnement

Phase 1 : Inventaire

Parcourir tous les répertoires de composants et estimer la consommation de tokens :

Agents (agents/*.md)

  • Compter les lignes et les tokens par fichier (mots × 1,3)
  • Extraire la longueur de la métadonnée description
  • Drapeau : fichiers >200 lignes (lourd), description >30 mots (métatdonnée gonflée)

Compétences (skills/*/SKILL.md)

  • Compter les tokens par SKILL.md
  • Drapeau : fichiers >400 lignes
  • Vérifier les copies dupliquées dans .agents/skills/ — ignorer les copies identiques pour éviter le double comptage

Règles (rules/**/*.md)

  • Compter les tokens par fichier
  • Drapeau : fichiers >100 lignes
  • Détecter le chevauchement de contenu entre fichiers de règles d'un même module linguistique

Serveurs MCP (.mcp.json ou configuration MCP active)

  • Compter les serveurs configurés et le nombre total d'outils
  • Estimer la surcharge de schéma à ~500 tokens par outil
  • Drapeau : serveurs avec >20 outils, serveurs enveloppant des commandes CLI simples (gh, git, npm, supabase, vercel)

CLAUDE.md (niveaux projet et utilisateur)

  • Compter les tokens par fichier dans la chaîne CLAUDE.md
  • Drapeau : total combiné >300 lignes

Phase 2 : Classification

Trier chaque composant dans un seau :

SeauCritèreAction
Toujours nécessaireRéférencé dans CLAUDE.md, supporte une commande active, ou correspond au type de projet actuelConserver
Parfois nécessaireSpécifique à un domaine (ex. motifs linguistiques), non référencé dans CLAUDE.mdEnvisager une activation à la demande
Rarement nécessaireAucune référence de commande, contenu en double, ou aucune correspondance évidente avec le projetSupprimer ou charger paresseusement

Phase 3 : Détection des problèmes

Identifier les motifs problématiques suivants :

  • Descriptions d'agents gonflées — description >30 mots dans les métadonnées chargée à chaque invocation d'outil Task
  • Agents lourds — fichiers >200 lignes gonflent le contexte de l'outil Task à chaque création
  • Composants redondants — compétences qui dupliquent la logique d'un agent, règles qui dupliquent CLAUDE.md
  • Sur-souscription MCP — >10 serveurs, ou serveurs enveloppant des outils CLI disponibles gratuitement
  • Gonflement CLAUDE.md — explications verbeuses, sections obsolètes, instructions qui devraient être des règles

Phase 4 : Rapport

Produire le rapport de budget de contexte :

Rapport de Budget Contexte
═══════════════════════════════════════

Surcharge totale estimée : ~XX,XXX tokens
Modèle de contexte : Claude Sonnet (fenêtre 200K)
Contexte disponible effectif : ~XXX,XXX tokens (XX%)

Ventilation par composant :
┌─────────────────┬────────┬───────────┐
│ Composant       │ Nb     │ Tokens    │
├─────────────────┼────────┼───────────┤
│ Agents          │ N      │ ~X,XXX    │
│ Compétences     │ N      │ ~X,XXX    │
│ Règles           │ N      │ ~X,XXX    │
│ Outils MCP       │ N      │ ~XX,XXX   │
│ CLAUDE.md       │ N      │ ~X,XXX    │
└─────────────────┴────────┴───────────┘

ATTENTION : Problèmes trouvés (N) :
[classés par économie de tokens]

Top 3 Optimisations :
1. [action] → économie ~X,XXX tokens
2. [action] → économie ~X,XXX tokens
3. [action] → économie ~X,XXX tokens

Économies potentielles : ~XX,XXX tokens (XX% de la surcharge actuelle)

En mode verbeux, afficher en plus les comptes de tokens par fichier, la ventilation ligne par ligne des fichiers les plus lourds, les lignes redondantes spécifiques entre composants qui se chevauchent, et la liste des outils MCP avec l'estimation de taille de schéma par outil.

Exemples

Audit de base

Utilisateur : /context-budget
Compétence : Analyse la configuration → 16 agents (12 400 tokens), 28 compétences (6 200), 87 outils MCP (43 500), 2 CLAUDE.md (1 200)
             Drapeaux : 3 agents lourds, 14 serveurs MCP (3 remplaçables par CLI)
             Économie principale : supprimer 3 serveurs MCP → -27 500 tokens (47% de réduction de surcharge)

Mode verbeux

Utilisateur : /context-budget --verbose
Compétence : Rapport complet + ventilation par fichier montrant planner.md (213 lignes, 1 840 tokens),
             liste des outils MCP avec tailles par outil, lignes de règles dupliquées côte à côte

Vérification avant expansion

Utilisateur : Je veux ajouter 5 serveurs MCP supplémentaires, ai-je de la place ?
Compétence : Surcharge actuelle 33% → ajouter 5 serveurs (~50 outils) ajouterait ~25 000 tokens → passe à 45% de surcharge
             Recommandation : supprimer d'abord 2 serveurs remplaçables par CLI pour rester sous 40%

Bonnes pratiques

  • Estimation des tokens : utiliser mots × 1,3 pour la prose, caractères / 4 pour les fichiers avec beaucoup de code
  • MCP est le plus gros levier : chaque schéma d'outil coûte ~500 tokens ; un serveur de 30 outils coûte plus que toutes vos compétences réunies
  • Les descriptions d'agents sont toujours chargées : même si l'agent n'est jamais invoqué, son champ description est présent dans chaque contexte d'outil Task
  • Mode verbeux pour le débogage : à utiliser lorsque vous devez identifier exactement les fichiers responsables de la surcharge, pas pour des audits réguliers
  • Auditer après chaque modification : exécuter après avoir ajouté un agent, une compétence ou un serveur MCP pour détecter la dérive tôt

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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