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Skillpedia
Prompts e LLMs48 mil · #4625

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

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/zipai-optimizer/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/zipai-optimizer/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
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-optimizer

Ou 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.md
Conteúdo 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 com view_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_replace ou 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.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#4625
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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