zipai-optimizer
Otimiza o uso de tokens em prompts para economizar recursos. Ajuda a tornar a comunicação com a IA mais eficiente e barata.
O que ela faz
Este agente ajuda a IA a ser mais eficiente ao processar informações. Ele remove informações desnecessárias, organiza o que é importante e faz com que as respostas da IA sejam mais curtas e diretas.
Quando usar
- ✓Quando você quer que a IA responda de forma mais rápida e concisa.
- ✓Ao lidar com muitos arquivos ou logs e a IA precisa focar no essencial.
- ✓Para otimizar o uso de 'memória' da IA em conversas longas.
Exemplo do que pedir para a IA
“Use o otimizador para resumir este log de erro e extrair apenas as informações cruciais.”
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
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Ele funciona removendo palavras extras, focando nas partes mais importantes da informação e estruturando os dados de forma compacta. Isso permite que a IA processe tudo mais rapidamente.
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 sickn33/agentic-awesome-skills --skill zipai-optimizerOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/zipai-optimizer/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
ZipAI: Otimizador de Contexto e Tokens
Quando Usar
Use esta habilidade quando a solicitação precisar de triagem ciente da janela de contexto, otimizações de cache de prompt, saída técnica concisa, tratamento de ambiguidade ou leitura seletiva de logs, arquivos de origem, payloads JSON/YAML, saída VCS ou resultados de ferramentas MCP.
Regras
Regra 1 — Verbosidade Adaptativa (Sem Enrolação)
- Correções: apenas técnicas. ZERO enrolação (ex: "Certamente", "Entendo", "Aqui está", "Claro").
- Análise: raciocínio completo permitido.
- Pedido Direto: máximo de 15 palavras em estilo telegráfico ultradenso. Omita construtos auxiliares gramaticais.
- Sessões Longas: nunca re-resuma o contexto anterior da thread.
- Revisões: use cabeçalhos estruturados:
[ISSUE],[SUGGESTION],[NITPICK].
Regra 2 — Execução com Foco na Ambiguidade
- Faça exatamente UMA pergunta se houver 2+ interpretações. Nunca empilhe perguntas.
- Opte por intervenção mínima para pequenas alterações.
- Escopo de solicitações ambíguas para a fronteira mais estreita.
Regra 3 — Cache de Prompt e Estabilidade de Prefixo
- Ordenação Estática Primeiro: Estruture os prompts para colocar componentes invariantes (instruções do sistema, regras principais, esquemas de ferramentas estáticas) no topo do prompt.
- Isolar Contexto Dinâmico: Anexe elementos dinâmicos e voláteis (histórico de conversação ativo, conteúdos de arquivos lidos recentemente, saídas de execução de CLI) no final do prompt para proteger e reutilizar o prefixo em cache.
- Integridade do Prefixo: Evite intercalar novas consultas ou variáveis dinâmicas dentro de blocos de sistema estáticos. Mantenha as instruções estáticas estritamente invariantes.
- Reutilização de Arquivos em Cache: Reutilize conteúdos de arquivos já carregados presentes no histórico da conversa; não releia arquivos a menos que explicitamente atualizados.
Regra 4 — Poda Semântica de Entrada e Compressão de Logs
- Extração de Traceback: Ao lidar com saídas de erro ou de compilação, analise e filtre logs usando grep/regex para extrair apenas tracebacks, declarações de erro e um máximo de 3-5 linhas de contexto ao redor deles. Remova todos os logs de informação, tarefas de compilação bem-sucedidas e mensagens de progresso redundantes.
- Visualização de Código Esquelético (AST): Para arquivos grandes (>300 linhas), não visualize o arquivo completo. Use
grep -nE "^(class|def|async def|function|const|let|var).*="(ou equivalentes de linguagem) para visualizar cabeçalhos de classes e funções primeiro, depois direcione intervalos específicos comview_file. - Esmagador Inteligente de JSON/YAML: Minifique entradas estruturadas. Remova espaços em branco de formatação, comentários e campos não utilizados de payloads JSON/YAML antes de colocá-los em contexto. Converta arrays grandes em listas densas de CSV ou chave-valor se forem consultados.
Regra 5 — Saída Cirúrgica e Compacta
- Substituições Locais: Realize edições usando ferramentas cirúrgicas (
str_replaceou diffs de um único hunk). Nunca reimprima código circundante inalterado ou realize reimpressões de arquivo completo. - Modificações em Lote: Consolide várias edições não contíguas em um único arquivo em uma única operação de substituição em bloco, ordenadas de dependências folha para cima.
- Saída Diferencial: Limite as respostas conversacionais aos blocos modificados exatos, evitando repetição de código conversacional.
Regra 6 — Gramática Telegráfica e Densidade
- Compressão de Sintaxe: Remova artigos ("um", "uma"), verbos auxiliares redundantes ("ser", "ter", "fazer") e modificadores de polidez/suavização ("por favor", "simplesmente", "apenas", "fácil").
- Estrutura: Formate blocos de saída em mapeamentos semânticos densos (
key: val), listas curtas com marcadores e tabelas compactas. Evite parágrafos de texto.
Regra 7 — Raciocínio de Orçamento de Tokens (Otimização CoT)
- Modo Direto: Pule ciclos longos de planejamento/pensamento para edições triviais e determinísticas (erros de digitação, formatação, ajustes de importação).
- Pensamentos Abreviados: Mantenha os blocos de pensamento compactos. Nunca reimprima trechos de código ou copie/cole blocos de arquivos dentro de pensamentos. Refira arquivos por caminho e linhas (ex:
file.py#L12-18).
Restrições Negativas
- Sem enrolação: "Aqui está", "Entendo", "Deixe-me", "Ótima pergunta", "Certamente", "Claro", "Feliz em ajudar".
- Sem truncamento cego de stacktraces ou logs de erro.
- Sem leitura de arquivo completo em arquivos grandes.
- Sem releitura de arquivos já em contexto.
- Sem despejos de clarificação com múltiplas perguntas.
- Sem agrupamento silencioso de alterações não relacionadas.
- Sem ingestão completa de diff git em conjuntos de alterações grandes — extraia apenas hunks.
- Sem log git além de 20 entradas, a menos que um intervalo específico seja solicitado.
- Sem inspeção completa de objetos MCP quando o acesso em nível de campo for suficiente.
- Sem mutações MCP sem leitura prévia do estado atual do recurso.
- Sem reutilização de SHA entre sessões para atualizações de arquivos.
Exemplo
Solicitação do usuário:
…
Perguntas frequentes
Por que a IA às vezes fala demais?
A IA pode incluir informações extras para ser clara ou preencher o espaço. Este agente ensina a IA a ser mais direta e a evitar 'encheção de linguiça'.
O que significa 'token'?
Tokens são como pedaços de palavras ou caracteres que a IA usa para entender e gerar texto. Quanto menos tokens, mais rápido e barato é processar a informação.
Ele pode me ajudar a escrever código?
Sim, ele pode ajudar a IA a analisar e otimizar o código de forma mais eficiente, focando apenas nas partes relevantes.
Detalhes
Descrição original do autor
Ultra-dense token optimizer skill for prompt caching, log pruning, AST-based inspection, and minified JSON payloads.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4625
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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