Token Budget

token-budget-advisor ist eine Routing-Skill, die hilft, die Antworttiefe vor dem Antworten festzulegen. Verwende sie, um Länge, Detailgrad oder Tokenverbrauch in Workflow-Automatisierung und Chat-Flows zu steuern. Dieser token-budget-advisor-Guide behandelt Triggerregeln, Grenzen für den Einsatz und die Anwendung über `skills/token-budget-advisor`.

cost-aware-llm-pipeline hilft dir, LLM-Workflows zu bauen, die API-Kosten mit Model Routing, unveränderlicher Kostenverfolgung, Retry-Handling und Prompt Caching im Griff behalten. Ideal für Batch-Jobs, Dokumenten-Pipelines und Workflow Automation, wenn Volumen und Qualitätskompromisse klare Regeln brauchen.

Der context-budget Skill prüft die Claude-Code-Kontextnutzung über Agents, Skills, Regeln und MCP-Server hinweg. Er hilft dabei, Aufblähungen, doppelte Inhalte und besonders teure Komponenten zu erkennen und liefert anschließend priorisierte Maßnahmen zur Bereinigung. Nutze diesen context-budget Leitfaden für die praktische Verwendung von context-budget und für Skill-Tests in größeren Setups.

caveman ist ein Claude-Skill für extrem komprimierte KI-Antworten, der Füllwörter, Absicherungen und Höflichkeitsfloskeln reduziert, ohne technische Genauigkeit, Code, Fehlermeldungen und benannte Konzepte zu verlieren. Enthält Nutzungsauslöser, Persistenzregeln, Sicherheitsausnahmen sowie Python-Tools für Komprimierung, Linting und Schätzungen zur Token-Ersparnis.

senior-prompt-engineer ist ein modellunabhängiger Prompt-Writing-Skill für eval-getriebene Prompt-Optimierung, RAG-Qualitätsprüfungen, Validierung von Agent-Workflows sowie Token- und Kostenbudgetierung. Enthält Referenzen plus Python-Tools für Prompt-Analyse, RAG-Metriken und Agent-Orchestrierung.

context-compression ist eine praxisnahe Skill für das Verdichten langer Agentensitzungen, ohne die für die Fortsetzung der Arbeit nötigen Fakten zu verlieren. Sie hilft bei Context Compression, strukturierter Zusammenfassung, Dateiverfolgung, Sicherung von Entscheidungen und der Optimierung von Tokens pro Aufgabe für lang laufende Coding-Aufgaben und Context-Engineering-Workflows.

context-fundamentals ist ein praxisnaher Leitfaden für Context Engineering in KI-Agentensystemen. Er hilft dir dabei zu entscheiden, was in den Prompt gehört, Context-Probleme zu debuggen und Token-Budgets mit einer klareren Context-Struktur zu steuern. Nutze diesen context-fundamentals Skill, wenn du einen fundierten Leitfaden für Agentendesign und Prompt-Optimierung brauchst.

context-optimization ist eine praxisnahe Skill für Context Engineering, die hilft, Token-Verschwendung zu reduzieren, den Entscheidungsstand zu erhalten und lange Workflows zu steuern. Verwenden Sie sie, um Kontextgrenzen zu handhaben, unnötig aufgeblähte Tool-Ausgaben zu kürzen, eine cache-freundliche Prompt-Struktur zu verbessern, Observation Masking und Compaction einzusetzen und den Kontext bei Bedarf zu partitionieren. Sie ist für den echten Einsatz gebaut, nicht nur für die Theorie.