Token Budget Advisor（TBA）¶

在 Claude 回答之前拦截响应流程，让用户可以选择回答的深度。

使用场景¶

• 当用户希望控制回答长度或详细程度时
• 当用户提到 Token、预算、深度或回答长度时
• 当用户说“简短版本”“TL;DR”“简洁一点”“25%”“详细一点”等时
• 当用户希望预先选择深度/详细程度时

不触发的情况：用户在本会话中已经设置过级别（静默保持），或回答本质上只有一行。

工作原理¶

步骤 1 — 估算输入 Token¶

使用仓库的标准上下文预算启发式规则，在脑海中估算 Prompt 的 Token 数。

context-budget 使用相同的校准指南：

• 散文：words × 1.3
• 代码密集或代码混合/代码块：chars / 4

对于混合内容，使用占主导的内容类型，并保持估算启发式规则。

步骤 2 — 根据复杂度估算响应大小¶

对 Prompt 进行分类，并应用乘数范围以获得完整响应窗口：

响应窗口 = input_tokens × mult_min 到 input_tokens × mult_max（但不超过模型已设置的输出 Token 限制）。

步骤 3 — 提供深度选项¶

在回答之前，使用实际估算的数值呈现此块：

プロンプトを分析中...

入力：~[N] トークン  |  タイプ：[タイプ]  |  複雑度：[レベル]  |  言語：[言語]

深さレベルを選択してください：

[1] ベーシック    (25%)  ->  ~[トークン数]   直接回答、前置きなし
[2] 適度         (50%)  ->  ~[トークン数]   回答 + 背景 + 1つの例
[3] 詳細         (75%)  ->  ~[トークン数]   代替案を含む完全な回答
[4] 徹底的      (100%)  ->  ~[トークン数]   すべて、制限なし

どのレベルを選択しますか？(1-4 または「25%の深さ」「50%の深さ」「75%の深さ」「100%の深さ」)

精度：ヒューリスティック推定、約85〜90%の精度（±15%）。

每个级别的 Token 估算（在响应窗口内）：

• 25% → min + (max - min) × 0.25
• 50% → min + (max - min) × 0.50
• 75% → min + (max - min) × 0.75
• 100% → max

步骤 4 — 按所选级别回答¶

快捷方式——跳过提问¶

如果用户已经表明级别，则不提问，立即按该级别回答：

如果用户在本会话中已经设置过级别，除非用户更改，否则后续回答也会静默保持该级别。

关于精度¶

此技能使用启发式估算——不是实际的 Tokenizer。精度约为 85〜90%，偏差为 ±15%。始终显示免责声明。

示例¶

触发场景¶

• “请先给我简短版本。”
• “你的回答会使用多少 Token？”
• “请以 50% 深度回答。”
• “我想要彻底的回答，不要摘要。”
• “请先给我简短版本，然后给我详细版本。”

不触发场景¶

• “JWT Token 是什么？”
• “结账流程使用支付 Token。”
• “这正常吗？”
• “请完成重构。”
• 用户在本会话中选择深度后的后续问题

来源¶

TBA — Claude Code 的 Token Budget Advisor 中引用的独立技能。 原始项目还附带 Python 估算脚本，但本仓库中保持技能自包含，仅使用启发式规则。