令牌预算顾问 (TBA) 是做什么的？
在 Claude 回答之前拦截响应流程，让用户选择回复的深度 之前 做出选择。
使用时机
- 用户希望控制回复的长度或详细程度
- 用户提到令牌、预算、深度或回复长度
- 用户说“简版”、“tl;dr”、“简要”、“25% 深度”、“详尽”等
- 任何时候用户希望提前选择深度/详细程度
不要触发当：用户在本会话中已设置过深度级别（静默保持），或者答案本身非常简单时。
工作原理
步骤 1 — 估算输入令牌数
使用仓库的标准上下文预算启发式方法，在心中估算提示的令牌数量。
使用与 context-budget 相同的校准指南：
- 散文：
字数 × 1.3 - 代码密集型或混合/代码块：
字符数 / 4
对于混合内容，使用主导内容类型并保持估算启发式。
步骤 2 — 按复杂度估算回复大小
对提示进行分类，然后应用倍数范围以获得完整的回复窗口：
| 复杂度 | 倍数范围 | 示例提示 |
|---|---|---|
| 简单 | 3× – 8× | “X 是什么？”，是/否，单一事实 |
| 中等 | 8× – 20× | “X 是如何工作的？” |
| 中高 | 10× – 25× | 带上下文的代码请求 |
| 复杂 | 15× – 40× | 多部分分析、比较、架构 |
| 创意 | 10× – 30× | 故事、散文、叙事写作 |
回复窗口 = input_tokens × mult_min 到 input_tokens × mult_max（但不要超过你模型配置的输出令牌限制）。
步骤 3 — 提供深度选项
在 回答之前 呈现以下区块，使用实际的估算数字：
正在分析你的提示...
输入：约 [N] 令牌 | 类型：[类型] | 复杂度：[级别] | 语言：[语言]
选择你的深度级别：
[1] 精简的 (25%) -> 约 [令牌数] 仅直接回答，无铺垫
[2] 适度 (50%) -> 约 [令牌数] 回答 + 上下文 + 1 个示例
[3] 详细 (75%) -> 约 [令牌数] 完整回答及备选方案
[4] 详尽 (100%) -> 约 [令牌数] 所有内容，无限制
你选择哪个级别？(1-4 或说“25% 深度”、“50% 深度”、“75% 深度”、“100% 深度”)
精度：启发式估算约 85-90% 准确度（±15%）。
级别令牌估算（在回复窗口内）：
- 25% →
min + (max - min) × 0.25 - 50% →
min + (max - min) × 0.50 - 75% →
min + (max - min) × 0.75 - 100% →
max
步骤 4 — 按所选级别回复
| 级别 | 目标长度 | 包含 | 省略 |
|---|---|---|---|
| 25% 精简的 | 最多 2-4 句 | 直接回答，关键结论 | 上下文、示例、细微差别、备选方案 |
| 50% 适度 | 1-3 段落 | 回答 + 必要上下文 + 1 个示例 | 深度分析、边界案例、参考资料 |
| 75% 详细 | 结构化回复 | 多个示例、利弊、备选方案 | 极端边界案例、详尽参考资料 |
| 100% 详尽 | 无限制 | 所有内容 — 完整分析、所有代码、所有视角 | 无 |
快捷方式 — 跳过提问
如果用户已经表明了级别，立即以该级别回复，无需询问：
| 用户说的话 | 级别 |
|---|---|
| "1" / "25% depth" / "short version" / "brief answer" / "tl;dr" | 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% |
如果用户在本会话中已设置过深度级别，静默保持该级别以供后续回复使用，除非用户更改。
精度说明
本技能使用启发式估算 — 没有真正的分词器。准确度约 85-90%，方差 ±15%。始终显示免责声明。
示例
触发场景
- "先给我简版。"
- "你的回答会使用多少令牌？"
- "以 50% 深度回复。"
- "我要详尽的答案，不是摘要。"
- "Dame la version corta y luego la detallada."
不触发场景
- "什么是 JWT 令牌？"
- "结账流程使用了一个支付令牌。"
- "这正常吗？"
- "完成重构。"
- 用户已在本会话中选择了深度级别后的后续问题
来源
独立技能，来自 TBA — 面向 Claude Code 的令牌预算顾问。 原始项目还附带一个 Python 估算器脚本，但本仓库保持技能自包含且仅使用启发式方法。