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dff652/codex-token-saver

Reduza o uso evitável de tokens e contexto do Codex sem comprometer a correção.

O que é codex-token-saver?

Esta skill, 'Codex Token Saver', foi projetada para otimizar o uso de tokens e contexto em chamadas ao Codex (e assistentes similares), sem sacrificar a correção, segurança ou o resultado desejado pelo usuário. Ela fornece um conjunto de princípios e práticas para desenvolvedores e agentes de IA identificarem desperdícios comuns, como leituras repetidas de contexto inalterado, polling frequente durante processos longos, conversas extensas com decisões obsoletas, e retrabalho por desvio de foco. A skill enfatiza a importância de reutilizar contexto durável, esperar de forma eficiente por tarefas de longa duração, criar checkpoints em projetos longos, e rotear tarefas complexas para modelos mais capazes quando autorizado. O objetivo principal é reduzir custos e latência, mantendo a qualidade e evitando otimizações prematuras que possam introduzir erros ou dívida técnica.

Funciona com~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentação

Codex Token Saver

Otimize o fluxo de trabalho sem comprometer a correção, verificação, segurança ou o resultado solicitado pelo usuário. Trate a economia de tokens como uma restrição secundária: nunca pule um arquivo, fonte, teste ou aprovação necessários apenas para reduzir o uso.

Escolha a intervenção mais leve e útil

Antes de alterar o fluxo de trabalho, identifique o desperdício real:

  • leituras repetidas de contexto de projeto inalterado;
  • sondagens frequentes enquanto outro processo ainda está em execução;
  • uma conversa longa carregando decisões obsoletas;
  • um modelo capaz ou caro realizando trabalho mecânico limitado;
  • desvio, expansão especulativa ou retrabalho repetido.

Aplique apenas as medidas relevantes abaixo. Não adicione sobrecarga de processo a uma tarefa curta e bem delimitada.

Reutilize o contexto em vez de relê-lo

  • Separe o contexto durável das evidências mutáveis. O contexto durável inclui o propósito do projeto, arquitetura, convenções de codificação, restrições fixas e comandos padrão. As evidências mutáveis incluem novos requisitos, edições, falhas, logs e resultados de teste.
  • Reutilize um resumo durável conciso quando ele já for confiável. Releia apenas os arquivos ou seções que podem ter mudado ou dos quais a decisão atual realmente depende.
  • Procure por símbolos e caminhos antes de abrir arquivos grandes. Prefira intervalos direcionados e consultas focadas a leituras amplas de diretórios ou documentos.
  • Não confie na memória quando a correção depender do conteúdo atual do arquivo. Verifique timestamps, diffs, resultados de pesquisa ou a fonte relevante antes de decidir que uma releitura é desnecessária.
  • Para documentos grandes, extraia o texto pesquisável uma vez quando o layout for irrelevante. Mantenha e inspecione o original quando imagens, tabelas, paginação ou formatação afetarem a tarefa.

Espere eficientemente por trabalhos longos

  • Prefira esperas orientadas a eventos ou o maior intervalo de espera seguro suportado pela ferramenta atual em vez de loops de sondagem rápida e vazios.
  • Não chame repetidamente uma operação de entrada/sondagem vazia quando a operação anterior já retornou um identificador de sessão ou célula reutilizável.
  • Quando uma chamada de execução externa envolve uma espera interna, dê à chamada externa tempo suficiente para receber o resultado interno, incluindo uma margem razoável. Respeite os máximos atuais da plataforma e instruções de maior prioridade; não codifique um intervalo que o ambiente ativo proíba.
  • Durante esperas genuinamente longas, envie atualizações de progresso concisas voltadas ao usuário na cadência exigida pelo ambiente atual.

Crie pontos de verificação em projetos longos

Para trabalhos que abrangem muitas fases ou que provavelmente serão retomados em outra tarefa, crie ou atualize o arquivo DEV_STATE.md no projeto apenas quando a persistência for útil e a escrita estiver dentro do escopo. Mantenha-o compacto e factual:

# Estado de Desenvolvimento

## Objetivo
## Estado atual verificado
## Decisões e razões
## Arquivos alterados
## Testes e resultados
## Próxima ação
## Bloqueadores ou perguntas em aberto
  • Registre o estado validado, não uma transcrição.
  • Remova planos substituídos em vez de acumulá-los.
  • Trate o repositório e os resultados de teste como a fonte da verdade quando eles entrarem em conflito com o ponto de verificação.
  • Ao retomar, leia o ponto de verificação primeiro, depois inspecione apenas os arquivos necessários para verificar se ele ainda está atual.

Direcione o trabalho por dificuldade quando autorizado

Quando a seleção de modelo ou delegação estiver disponível e for permitida:

  • Mantenha a interpretação ambígua de objetivos, decisões de arquitetura, decomposição de tarefas e integração final com o modelo mais forte e apropriado.
  • Atribua a um modelo de menor custo tarefas delimitadas com entradas, saídas, restrições e verificações de aceitação explícitas, como revisão focada, implementação isolada ou triagem de falhas de teste.
  • Não delegue apenas para economizar tokens quando a coordenação ou o retrabalho provavelmente custarão mais.
  • Nunca presuma os preços atuais do modelo ou multiplicadores de cota. Se o custo fizer parte da recomendação, verifique-o usando a documentação oficial atual da OpenAI.
  • Siga as regras de autorização do ambiente para subagentes e alterações de modelo; esta skill não concede permissão para gerar agentes ou alterar modelos.

Evite desvios e retrabalho

  • Se a execução divergir da solicitação, pare o ramo improdutivo, reafirme o alvo e as evidências atuais, depois continue a partir do menor próximo passo válido.
  • Mantenha perguntas secundárias temporárias fora do contexto principal de implementação quando o produto oferecer uma conversa separada e a resposta não for necessária no histórico principal.
  • Prefira a implementação mais simples que atenda à necessidade declarada, construa um mínimo executável antes da expansão opcional, use dependências maduras quando apropriado e evite atalhos que criem dívida de manutenção previsível.
  • Não tente repetidamente a mesma ação falha sem inspecionar a falha e mudar a abordagem.

Relate o resultado

Ao finalizar, declare brevemente quais otimizações alteraram materialmente o fluxo de trabalho, o que ainda foi lido ou testado para correção e qualquer incerteza restante. Evite reivindicar uma porcentagem de tokens economizados, a menos que seja medida a partir de dados reais de uso.

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