docs/zh-CN/skills/token-budget-advisor/SKILL.md
--- name: token-budget-advisor description: 在回答前,为用户提供关于消耗多少响应深度的知情选择。当用户明确希望控制响应长度、深度或令牌预算时使用此技能。触发条件:"token budget", "token count", "token usage", "token limit", "response length", "answer depth", "short version", "brief answer", "detailed answer", "exhaustive answer", "respuesta corta vs larga", "cuántos tokens", "ahorrar tokens", "responde al 50%", "dame la versión corta", "quiero controlar cuánto usas",或用户明确要求控制答案大小或深度的清晰变体。不触发条件:用户已在当前会话中指定了级别(保持该级别),请求明显是单字答案,或"token"指代认证/会话/支付令牌而非响应大小。or
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code docs/zh-CN/skills/token-budget-advisorInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
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在Claude回答之前拦截响应流程,让用户选择回答深度。
不要触发当:用户已在本会话中设置了级别(静默保持),或答案本身只有一行。
使用仓库的标准上下文预算启发式方法,在脑海中估算提示词的token数量。
使用与context-budget相同的校准指南:
words × 1.3chars / 4对于混合内容,使用主导内容类型并保持估算启发式方法。
对提示词进行分类,然后应用乘数范围获取完整响应窗口:
| 复杂度 | 乘数范围 | 示例提示词 | |--------------|------------|------------------------------------------------------| | 简单 | 3× – 8× | "X是什么?",是/否问题,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 |
响应窗口 = input_tokens × mult_min 到 input_tokens × mult_max(但不要超过模型配置的输出token限制)。
在回答之前呈现此区块,使用实际估算的数字:
分析您的提示...
输入:~[N] 个令牌 | 类型:[类型] | 复杂度:[级别] | 语言:[语言]
选择您的深度级别:
[1] 基础 (25%) -> ~[令牌数] 直接回答,无开场白
[2] 适中 (50%) -> ~[令牌数] 回答 + 背景 + 1个示例
[3] 详细 (75%) -> ~[令牌数] 完整回答及备选方案
[4] 详尽 (100%) -> ~[令牌数] 全部内容,无限制
选择哪个级别?(1-4 或说 "25% 深度", "50% 深度", "75% 深度", "100% 深度")
精确度:启发式估计约 85-90% 准确率(±15%)。
各级别token估算(在响应窗口内):
min + (max - min) × 0.25min + (max - min) × 0.50min + (max - min) × 0.75max| 级别 | 目标长度 | 包含内容 | 省略内容 | |------------------|---------------------|-----------------------------------------------------|---------------------------------------------------| | 25% 核心 | 最多2-4句话 | 直接回答、关键结论 | 上下文、示例、细微差别、替代方案 | | 50% 适中 | 1-3个段落 | 答案+必要上下文+1个示例 | 深度分析、边界情况、参考文献 | | 75% 详细 | 结构化回答 | 多个示例、优缺点、替代方案 | 极端边界情况、详尽参考文献 | | 100% 详尽 | 无限制 | 一切内容——完整分析、所有代码、所有视角 | 无 |
如果用户已表明级别,立即按该级别回答,无需询问:
| 用户所说 | 级别 | |----------------------------------------------------|-------| | "1" / "25%深度" / "简短版" / "简要回答" / "太长不看" | 25% | | "2" / "50%深度" / "适中深度" / "平衡回答" | 50% | | "3" / "75%深度" / "详细回答" / "全面回答" | 75% | | "4" / "100%深度" / "详尽回答" / "完整深入分析" | 100% |
如果用户在本会话中已设置级别,后续回答静默保持该级别,除非用户更改。
此技能使用启发式估算——非真实分词器。准确率约85-90%,偏差±15%。始终显示免责声明。
来自TBA — Claude Code的Token预算顾问的独立技能。 原始项目还附带了一个Python估算脚本,但本仓库保持技能自包含且仅使用启发式方法。
data-ai
Design task-local harnesses, eval gates, and reusable skill extraction for Claude dynamic workflow mode and other adaptive agent harnesses.
development
React component testing with React Testing Library, Vitest/Jest, MSW for network mocking, accessibility assertions with axe, and the decision boundary between component tests and Playwright/Cypress end-to-end runs. Use when writing or fixing tests for React components, hooks, or pages.
tools
React and Next.js performance optimization patterns adapted from Vercel Engineering's React Best Practices (https://github.com/vercel-labs/agent-skills). Organizes 70+ rules across 8 priority categories — waterfalls, bundle size, server-side, client fetching, re-render, rendering, JS micro-perf, advanced. Use when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code for performance.
tools
React 18/19 patterns including hooks discipline, server/client component boundaries, Suspense + error boundaries, form actions, data fetching, state management decision trees, and accessibility-first composition. Use when writing or reviewing React components.