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context-budget

Audita o consumo de janela de contexto do Claude Code entre agentes, skills, servidores MCP e regras. Identifica inchaço, componentes redundantes e produz recomendações priorizadas de economia de tokens. Use quando a janela de contexto estiver enchendo muito rápido e você precisar identificar os agentes, skills, servidores MCP ou regras que a estão consumindo.

O que é context-budget?

Context Budget é uma skill para o Claude Code que analisa o consumo de tokens de todos os componentes carregados em uma sessão, ajudando a identificar gargalos e otimizar o uso da janela de contexto. Ela faz um inventário detalhado de agentes, skills, regras, servidores MCP e arquivos CLAUDE.md, estimando o consumo de tokens de cada um e sinalizando componentes inchados ou redundantes. Em seguida, classifica cada componente como sempre necessário, às vezes necessário ou raramente necessário, e produz um relatório priorizado com as principais otimizações possíveis, mostrando a economia de tokens esperada. Suporta um modo verbose que fornece uma análise linha a linha dos arquivos mais pesados, além de listar ferramentas MCP com estimativas de tamanho de schema. Essa skill é essencial para manter o desempenho da sessão, especialmente ao adicionar muitos componentes, e pode ser ativada pelo comando `/context-budget`.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/context-budget

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Documentação

Context Budget

Analise a sobrecarga de tokens em cada componente carregado em uma sessão do Claude Code e descubra otimizações acionáveis para recuperar espaço de contexto.

Quando Usar

  • O desempenho da sessão parece lento ou a qualidade da saída está degradando
  • Você adicionou recentemente muitas skills, agentes ou servidores MCP
  • Você quer saber quanta margem de contexto realmente tem
  • Planeja adicionar mais componentes e precisa saber se há espaço
  • Executando o comando /context-budget (esta skill o implementa)

Como Funciona

Fase 1: Inventário

Varre todos os diretórios de componentes e estima o consumo de tokens:

Agentes (agents/*.md)

  • Conta linhas e tokens por arquivo (palavras × 1,3)
  • Extrai o tamanho da descrição no frontmatter
  • Sinaliza: arquivos >200 linhas (pesados), descrição >30 palavras (frontmatter inchado)

Skills (skills/*/SKILL.md)

  • Conta tokens por SKILL.md
  • Sinaliza: arquivos >400 linhas
  • Verifica cópias duplicadas em .agents/skills/ — ignora cópias idênticas para evitar contagem dupla

Regras (rules/**/*.md)

  • Conta tokens por arquivo
  • Sinaliza: arquivos >100 linhas
  • Detecta sobreposição de conteúdo entre arquivos de regras no mesmo módulo de linguagem

Servidores MCP (.mcp.json ou configuração MCP ativa)

  • Conta servidores configurados e total de ferramentas
  • Estima sobrecarga de schema em ~500 tokens por ferramenta
  • Sinaliza: servidores com >20 ferramentas, servidores que encapsulam comandos CLI simples (gh, git, npm, supabase, vercel)

CLAUDE.md (projeto + nível de usuário)

  • Conta tokens por arquivo na cadeia de CLAUDE.md
  • Sinaliza: total combinado >300 linhas

Fase 2: Classificar

Classifica cada componente em um balde:

BaldeCritérioAção
Sempre necessárioReferenciado em CLAUDE.md, implementa um comando ativo ou corresponde ao tipo de projeto atualManter
Às vezes necessárioEspecífico de domínio (ex.: padrões de linguagem), não referenciado em CLAUDE.mdConsiderar ativação sob demanda
Raramente necessárioNenhuma referência de comando, conteúdo sobreposto ou sem correspondência óbvia com o projetoRemover ou carregar sob demanda

Fase 3: Detectar Problemas

Identifique os seguintes padrões problemáticos:

  • Descrições inchadas de agentes — descrição >30 palavras no frontmatter carrega em toda invocação da ferramenta Task
  • Agentes pesados — arquivos >200 linhas inflam o contexto da ferramenta Task a cada spawn
  • Componentes redundantes — skills que duplicam lógica de agentes, regras que duplicam CLAUDE.md
  • Assinatura excessiva de MCP — >10 servidores, ou servidores encapsulando ferramentas CLI disponíveis gratuitamente
  • Inchaço do CLAUDE.md — explicações prolixas, seções desatualizadas, instruções que deveriam ser regras

Fase 4: Relatório

Produz o relatório de orçamento de contexto:

Relatório de Orçamento de Contexto
═══════════════════════════════════════

Sobrecarga total estimada: ~XX.XXX tokens
Modelo de contexto: Claude Sonnet (janela de 200K)
Contexto disponível efetivo: ~XXX.XXX tokens (XX%)

Detalhamento de Componentes:
┌─────────────────┬────────┬───────────┐
│ Componente      │ Cont.  │ Tokens    │
├─────────────────┼────────┼───────────┤
│ Agentes         │ N      │ ~X.XXX    │
│ Skills          │ N      │ ~X.XXX    │
│ Regras          │ N      │ ~X.XXX    │
│ Ferramentas MCP │ N      │ ~XX.XXX   │
│ CLAUDE.md       │ N      │ ~X.XXX    │
└─────────────────┴────────┴───────────┘

AVISO: Problemas Encontrados (N):
[ordenados por economia de tokens]

Top 3 Otimizações:
1. [ação] → economiza ~X.XXX tokens
2. [ação] → economiza ~X.XXX tokens
3. [ação] → economiza ~X.XXX tokens

Economia potencial: ~XX.XXX tokens (XX% da sobrecarga atual)

No modo verbose, adicionalmente exibe contagens de tokens por arquivo, detalhamento linha a linha dos arquivos mais pesados, linhas redundantes específicas entre componentes sobrepostos e lista de ferramentas MCP com estimativas de tamanho de schema por ferramenta.

Exemplos

Auditoria básica

Usuário: /context-budget
Skill: Varre configuração → 16 agentes (12.400 tokens), 28 skills (6.200), 87 ferramentas MCP (43.500), 2 CLAUDE.md (1.200)
       Sinaliza: 3 agentes pesados, 14 servidores MCP (3 substituíveis por CLI)
       Principal economia: remover 3 servidores MCP → -27.500 tokens (47% de redução de sobrecarga)

Modo verbose

Usuário: /context-budget --verbose
Skill: Relatório completo + detalhamento por arquivo mostrando planner.md (213 linhas, 1.840 tokens),
       lista de ferramentas MCP com tamanhos por ferramenta, linhas de regras duplicadas lado a lado

Verificação pré-expansão

Usuário: Quero adicionar mais 5 servidores MCP, tenho espaço?
Skill: Sobrecarga atual 33% → adicionar 5 servidores (~50 ferramentas) adicionaria ~25.000 tokens → sobe para 45% de sobrecarga
       Recomendação: remova primeiro 2 servidores substituíveis por CLI para ficar abaixo de 40%

Melhores Práticas

  • Estimativa de tokens: use palavras × 1,3 para prosa, caracteres / 4 para arquivos com muito código
  • MCP é a maior alavanca: cada schema de ferramenta custa ~500 tokens; um servidor com 30 ferramentas custa mais que todas as suas skills juntas
  • Descrições de agentes são carregadas sempre: mesmo que o agente nunca seja invocado, seu campo de descrição está presente em todo contexto da ferramenta Task
  • Modo verbose para depuração: use quando precisar identificar os arquivos exatos que estão causando sobrecarga, não para auditorias regulares
  • Auditar após mudanças: execute após adicionar qualquer agente, skill ou servidor MCP para detectar crescimento precocemente

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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