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", "shor
复制下面这句话,粘贴给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具,它会读取安装说明并在你确认后完成安装。
请阅读 https://ai.atlankj.com/install/asset/gh-token-budget-advisor-fa3f4867bc4f ,按照其中的说明把「token-budget-advisor」安装到你(当前 AI 工具)中。执行前先告诉我将运行的命令和写入的位置,等我确认。
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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。