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Automações280 mil · #300

token-budget-advisor

Faz seu agente perguntar sobre o tamanho da resposta desejada antes de responder. Ele estima quantos 'tokens' (unidades de texto) serão usados para ajudar a controlar o uso.

O que ela faz

Ajuda você a controlar o tamanho das respostas da IA. Antes de responder, ela estima quantos 'tokens' (pedaços de texto) a resposta usará e oferece opções de profundidade (curta, média, detalhada, completa).

Quando usar

  • ✓Quando você quer uma resposta mais curta ou mais longa.
  • ✓Quando você se preocupa com o uso de 'tokens' ou o tamanho da resposta.
  • ✓Quando você pede uma 'versão resumida' ou uma resposta 'completa'.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quero uma resposta curta sobre como fazer um bolo.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/token-budget-advisor/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/token-budget-advisor/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A IA primeiro estima quantos 'tokens' sua pergunta usa. Depois, calcula o tamanho estimado da resposta com base na complexidade da sua pergunta e oferece opções de profundidade (25%, 50%, 75%, 100%).

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill token-budget-advisor

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/token-budget-advisor/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Token Budget Advisor (TBA)

Intercepte o fluxo de resposta para oferecer ao usuário uma escolha sobre a profundidade da resposta antes que o Claude responda.

Quando Usar

  • O usuário quer controlar o quão longa ou detalhada é uma resposta.
  • O usuário menciona tokens, orçamento, profundidade ou comprimento da resposta.
  • O usuário diz "versão curta", "resumo", "breve", "em 25%", "exaustivo", etc.
  • Sempre que o usuário quiser escolher o nível de profundidade/detalhe antecipadamente.

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

Como Funciona

Passo 1 — Estime os 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 de orçamento de contexto:

  • prosa: words × 1.3
  • com muito código ou blocos mistos/de código: chars / 4

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

Passo 2 — Estime o tamanho da resposta pela complexidade

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

Complexidade Faixa de multiplicador Exemplos de prompts
Simples 3× – 8× "O que é X?", sim/não, fato único
Médio 8× – 20× "Como X funciona?"
Médio-Alto 10× – 25× Solicitação de código com contexto
Complexo 15× – 40× Análise de múltiplas partes, comparações, arquitetura
Criativo 10× – 30× Histórias, ensaios, escrita narrativa

Janela de resposta = input_tokens × mult_min a input_tokens × mult_max (mas não exceda o limite de tokens de saída configurado do seu modelo).

Passo 3 — Apresente as opções de profundidade

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

Analyzing your prompt...

Input: ~[N] tokens  |  Type: [type]  |  Complexity: [level]  |  Language: [lang]

Choose your depth level:

[1] Essential   (25%)  ->  ~[tokens]   Direct answer only, no preamble
[2] Moderate    (50%)  ->  ~[tokens]   Answer + context + 1 example
[3] Detailed    (75%)  ->  ~[tokens]   Full answer with alternatives
[4] Exhaustive (100%)  ->  ~[tokens]   Everything, no limits

Which level? (1-4 or say "25% depth", "50% depth", "75% depth", "100% depth")

Precision: heuristic estimate ~85-90% accuracy (±15%).

Estimativas de tokens de 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 — Responda no nível escolhido

Nível Comprimento alvo Incluir Omitir
25% Essencial Máximo de 2-4 frases Resposta direta, conclusão principal Contexto, exemplos, nuances, alternativas
50% Moderado 1-3 parágrafos Resposta + contexto necessário + 1 exemplo Análise profunda, casos extremos, referências
75% Detalhado Resposta estruturada Múltiplos exemplos, prós/contras, alternativas Casos extremos, referências exaustivas
100% Exaustivo Sem restrição Tudo — análise completa, todo o código, todas as perspectivas Nada

Atalhos — pule a pergunta

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

O que eles dizem Nível
"1" / "profundidade 25%" / "versão curta" / "resposta breve" / "resumo" 25%
"2" / "profundidade 50%" / "profundidade moderada" / "resposta equilibrada" 50%
"3" / "profundidade 75%" / "resposta detalhada" / "resposta completa" 75%
"4" / "profundidade 100%" / "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 habilidade usa estimativa heurística — sem um tokenizador real. Precisão ~85-90%, variância ±15%. Sempre mostre o aviso.

Exemplos

Gatilhos

  • "Me dê a versão curta primeiro."

…

Perguntas frequentes

O que são 'tokens'?

Pense em 'tokens' como pedaços de palavras. A IA usa 'tokens' para medir o tamanho do texto que ela lê e escreve.

Por que controlar o tamanho da resposta?

Respostas mais curtas são mais rápidas e usam menos recursos. Respostas mais longas podem ter mais detalhes e exemplos.

Essa contagem de 'tokens' é exata?

Não, é uma estimativa. A IA usa um método aproximado, mas geralmente acerta bem (cerca de 85-90% de precisão).

Detalhes

Descrição original do autor

Offer a choice of response depth (25%/50%/75%/100%) with token estimates before answering, then answer at that level. Use when the user asks to control response length or token budget, such as 'token budget', 'short version', 'brief answer', 'respuesta corta vs larga', 'cuántos tokens', 'ahorrar tokens', 'responde al 50%', 'dame la versión corta', 'quiero controlar cuánto usas'. Skip if depth is a

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#300
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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