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token-budget-advisor

Intercepta o fluxo de resposta para oferecer ao usuário uma escolha sobre a profundidade da resposta antes de Claude responder.

O que é token-budget-advisor?

Token Budget Advisor (TBA) é uma habilidade para agentes de IA como Claude Code que permite aos usuários controlar o nível de detalhe das respostas antes mesmo de elas serem geradas. A habilidade funciona estimando heuristicamente o número de tokens da entrada e a complexidade da consulta, e então calcula uma janela de resposta usando multiplicadores de complexidade (de 3× a 40×). O TBA apresenta ao usuário quatro opções de profundidade (Essencial, Moderado, Detalhado ou Exaustivo) com estimativas de tokens para cada nível, e o agente responde no nível escolhido, seguindo diretrizes específicas de inclusão e omissão. Se o usuário já sinalizar um nível (como "versão curta" ou "50% de profundidade"), o TBA pula a pergunta e responde diretamente. A precisão das estimativas é de aproximadamente 85-90%, com variação de ±15%, e a ferramenta mantém silenciosamente o nível escolhido durante toda a sessão, a menos que o usuário o altere.

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

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Documentação

Token Budget Advisor (TBA)

Intercepta o fluxo de resposta para oferecer ao usuário uma escolha sobre a profundidade da resposta antes de Claude responder.

Quando Usar

  • O usuário deseja controlar o tamanho ou detalhamento de uma resposta
  • O usuário menciona tokens, orçamento, profundidade ou tamanho da resposta
  • O usuário diz "versão curta", "resumo", "breve", "25%", "exaustivo", etc.
  • Sempre que o usuário quiser escolher o nível de profundidade/detalhe de antemão

Não acionar quando: o usuário já definiu um nível nesta sessão (mantenha-o silenciosamente) ou a resposta é trivialmente de uma linha.

Como Funciona

Passo 1 — Estimar tokens de entrada

Use as heurísticas canônicas de orçamento de contexto do repositório para estimar mentalmente a contagem de tokens do prompt.

Use a mesma orientação de calibração do context-budget:

  • prosa: palavras × 1.3
  • código pesado ou misto/blocos de código: caracteres / 4

Para conteúdo misto, use o tipo de conteúdo dominante e mantenha a heurística de estimativa.

Passo 2 — Estimar tamanho da resposta por complexidade

Classifique o prompt e aplique a faixa de multiplicadores para obter a janela completa de resposta:

ComplexidadeFaixa de multiplicadoresExemplos de prompts
Simples3× – 8×"O que é X?", sim/não, fato único
Médio8× – 20×"Como funciona X?"
Médio-Alto10× – 25×Solicitação de código com contexto
Complexo15× – 40×Análise de múltiplas partes, comparações, arquitetura
Criativo10× – 30×Histórias, ensaios, escrita narrativa

Janela de resposta = tokens_de_entrada × mult_mín a tokens_de_entrada × mult_máx (mas não exceda o limite de tokens de saída configurado do seu modelo).

Passo 3 — Apresentar opções de profundidade

Apresente este bloco antes de responder, usando os números estimados reais:

Analisando seu prompt...

Entrada: ~[N] tokens  |  Tipo: [tipo]  |  Complexidade: [nível]  |  Idioma: [idioma]

Escolha seu nível de profundidade:

[1] Essencial   (25%)  ->  ~[tokens]   Resposta direta, sem preâmbulo
[2] Moderado    (50%)  ->  ~[tokens]   Resposta + contexto + 1 exemplo
[3] Detalhado   (75%)  ->  ~[tokens]   Resposta completa com alternativas
[4] Exaustivo  (100%)  ->  ~[tokens]   Tudo, sem limites

Qual nível? (1-4 ou diga "25% depth", "50% depth", "75% depth", "100% depth")

Precisão: estimativa heurística ~85-90% de precisão (±15%).

Estimativas de tokens por nível (dentro da janela de resposta):

  • 25% → mín + (máx - mín) × 0.25
  • 50% → mín + (máx - mín) × 0.50
  • 75% → mín + (máx - mín) × 0.75
  • 100% → máx

Passo 4 — Responder no nível escolhido

NívelTamanho alvoIncluirOmitir
25% EssencialMáx. 2-4 frasesResposta direta, conclusão principalContexto, exemplos, nuances, alternativas
50% Moderado1-3 parágrafosResposta + contexto necessário + 1 exemploAnálise profunda, casos extremos, referências
75% DetalhadoResposta estruturadaVários exemplos, prós/contras, alternativasCasos extremos, referências exaustivas
100% ExaustivoSem restriçãoTudo — análise completa, todo o código, todas as perspectivasNada

Atalhos — pular a pergunta

Se o usuário já sinalizar um nível, responda nesse nível imediatamente, sem perguntar:

O que eles dizemNível
"1" / "25% depth" / "short version" / "brief answer" / "tldr"25%
"2" / "50% depth" / "moderate depth" / "balanced answer"50%
"3" / "75% depth" / "detailed answer" / "thorough answer"75%
"4" / "100% depth" / "exhaustive answer" / "full deep dive"100%

Se o usuário definiu um nível anteriormente na sessão, mantenha-o silenciosamente para respostas subsequentes, a menos que ele o altere.

Nota de precisão

Esta habilidade usa estimativa heurística — nenhum tokenizador real. Precisão ~85-90%, variação ±15%. Sempre exiba o aviso.

Exemplos

Acionamentos

  • "Dê-me a versão curta primeiro."
  • "Quantos tokens sua resposta usará?"
  • "Responda com 50% de profundidade."
  • "Quero a resposta exaustiva, não o resumo."
  • "Dame la version corta y luego la detallada."

Não Aciona

  • "O que é um token JWT?"
  • "O fluxo de checkout usa um token de pagamento."
  • "Isso é normal?"
  • "Complete a refatoração."
  • Perguntas de acompanhamento depois que o usuário já escolheu um nível para a sessão

Fonte

Habilidade independente de TBA — Token Budget Advisor for Claude Code. O projeto original também inclui um script estimador em Python, mas este repositório mantém a habilidade autocontida e baseada apenas em heurísticas.

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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