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Conselheiro de Orçamento de Tokens (TBA)

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

O que é Conselheiro de Orçamento de Tokens (TBA)?

O Token Budget Advisor (TBA) é uma skill para agentes de IA como Claude Code que permite ao usuário controlar o nível de detalhe de uma resposta antes mesmo dela ser gerada. Ele funciona analisando a entrada do usuário para estimar o número de tokens e classificar a complexidade da consulta (simples, média, complexa, etc.). Com base nessa análise, a skill apresenta opções de profundidade (25% a 100%) e ajusta a resposta de acordo com a escolha do usuário – desde uma resposta essencial de 2-4 frases até uma análise exaustiva completa. A skill é útil para economizar tempo, tokens e custos, especialmente em tarefas onde o usuário deseja respostas rápidas ou resumidas, e suporta comandos diretos como "versão curta" ou "25% de profundidade". O TBA é uma implementação heurística independente (sem tokenizador real), com precisão aproximada de 85-90%, e mantém silenciosamente o nível escolhido durante a sessão até que o usuário o altere.

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

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Documentação

O que Conselheiro de Orçamento de Tokens (TBA) faz?

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", "al 25%", "exaustivo", etc.
  • Sempre que o usuário quiser escolher o nível de profundidade/detalhe antecipadamente

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 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 total de resposta:

ComplexidadeFaixa de multiplicadorExemplos de prompt
Simples3× – 8×"O que é X?", sim/não, fato único
Média8× – 20×"Como funciona X?"
Média-Alta10× – 25×Solicitação de código com contexto
Complexa15× – 40×Análise de múltiplas partes, comparações, arquitetura
Criativa10× – 30×Histórias, ensaios, escrita narrativa

Janela de resposta = tokens_entrada × mult_min a tokens_entrada × mult_max (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]   Apenas 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% de profundidade", "50% de profundidade", "75% de profundidade", "100% de profundidade")

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

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

  • 25% → min + (max - min) × 0,25
  • 50% → min + (max - min) × 0,50
  • 75% → min + (max - min) × 0,75
  • 100% → max

Passo 4 — Responder no nível escolhido

NívelTamanho alvoIncluiOmite
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 estruturadaMúltiplos exemplos, prós/contras, alternativasCasos extremos de borda, referências exaustivas
100% ExaustivoSem restriçãoTudo — análise completa, todo código, todas as perspectivasNada

Atalhos — pule a pergunta

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

O que eles dizemNível
"1" / "25% de profundidade" / "versão curta" / "resposta breve" / "resumo"25%
"2" / "50% de profundidade" / "profundidade moderada" / "resposta equilibrada"50%
"3" / "75% de profundidade" / "resposta detalhada" / "resposta minuciosa"75%
"4" / "100% de profundidade" / "resposta exaustiva" / "mergulho profundo completo"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 skill usa estimativa heurística — nenhum tokenizador real. Precisão ~85-90%, variação ±15%. Sempre exiba o aviso.

Exemplos

Gatilhos

  • "Me dê primeiro a versão curta."
  • "Quantos tokens sua resposta usará?"
  • "Responda com 50% de profundidade."
  • "Quero a resposta exaustiva, não o resumo."
  • "Dame la versión 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 uma profundidade para a sessão

Fonte

Skill independente do TBA — Token Budget Advisor para Claude Code. O projeto original também inclui um script estimador em Python, mas este repositório mantém a skill autocontida e apenas 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.

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