Token Budget

token-budget-advisor は、回答前に応答の深さを選ぶためのルーティングスキルです。ワークフロー自動化やチャットフローで、出力の長さ、詳細度、トークン消費をコントロールするのに役立ちます。この token-budget-advisor ガイドでは、発火条件、使わないべき場面、skills/token-budget-advisor からの適用方法を解説します。

cost-aware-llm-pipelineは、モデルルーティング、不変のコスト追跡、リトライ処理、プロンプトキャッシュによって、APIコストを抑えたLLMワークフローの構築を支援します。出力量と品質のトレードオフに明確なルールが必要なバッチ処理、ドキュメントパイプライン、Workflow Automationに適しています。

context-budget スキルは、Claude Code のコンテキスト使用量を agents、skills、rules、MCP servers を横断して監査します。肥大化した内容、重複コンテンツ、コストの高い要素を特定し、優先度付きの整理アクションを返します。実用的な context-budget の使い方や、大規模構成での Skill Testing にこのガイドを活用してください。

context-compression は、長いエージェントセッションを、作業継続に必要な事実を失わずに圧縮するための実用的なスキルです。context compression、構造化サマリー、ファイル追跡、意思決定の保持、tokens-per-task の最適化を支え、長時間のコーディング作業や Context Engineering ワークフローで役立ちます。

context-fundamentals は、AI エージェントシステムのためのコンテキストエンジニアリングを実践的に学べるガイドです。プロンプトに何を入れるべきかの判断、コンテキスト関連の問題のデバッグ、より明確なコンテキスト構造によるトークン予算の管理に役立ちます。エージェント設計やプロンプト最適化に向けて、実践的な context-fundamentals ガイドが必要なときに使うスキルです。

context-optimizationは、Context Engineeringにおける実用的なスキルで、トークンの無駄を減らし、意思決定の状態を維持し、長いワークフローを管理するのに役立ちます。コンテキスト制限への対処、ツール出力の肥大化の抑制、キャッシュに乗りやすいプロンプト構造の改善、観測のマスキングと圧縮、必要に応じたコンテキストの分割に活用できます。理論だけでなく、実運用を前提に作られています。