トークンバジェットアドバイザー（TBA）

Claudeが回答する前にレスポンスフローをインターセプトし、ユーザーが回答の深さを選択できるようにする。

使用場面

• ユーザーが回答の長さや詳細度を制御したい場合
• ユーザーがトークン、バジェット、深さ、または回答の長さに言及する場合
• ユーザーが「短いバージョン」「TL;DR」「簡潔に」「25%」「詳細に」などと言う場合
• ユーザーが事前に深さ/詳細度を選択したい場合

トリガーしない場合：ユーザーが本セッションですでにレベルを設定している（静かに維持）、または回答が本質的に一行。

動作原理

ステップ 1 — 入力トークンを推定する

リポジトリの標準コンテキストバジェットのヒューリスティックスを使用して、プロンプトのトークン数を頭の中で推定する。

context-budget と同じキャリブレーションガイドラインを使用する：

• 散文：words × 1.3
• コード集約またはコード混在/コードブロック：chars / 4

混在コンテンツの場合、支配的なコンテンツタイプを使用し、推定ヒューリスティックスを保持する。

ステップ 2 — 複雑度に応じてレスポンスサイズを推定する

プロンプトを分類し、乗数範囲を適用して完全なレスポンスウィンドウを得る：

レスポンスウィンドウ = input_tokens × mult_min から input_tokens × mult_max（ただしモデルの設定済み出力トークン制限を超えない）。

ステップ 3 — 深さのオプションを提示する

回答する前に、実際に推定した数値を使用してこのブロックを提示する：

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%）。

各レベルのトークン推定（レスポンスウィンドウ内）：

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

ステップ 4 — 選択されたレベルで回答する

ショートカット——質問をスキップ

ユーザーがすでにレベルを示している場合、質問せずにそのレベルで即座に回答する：

ユーザーが本セッションですでにレベルを設定している場合、ユーザーが変更しない限り後続の回答も静かにそのレベルを維持する。

精度について

このスキルはヒューリスティック推定を使用する——実際のトークナイザーではない。精度は約85〜90%で偏差は±15%。常に免責事項を表示する。

例

トリガーシナリオ

• 「まず短いバージョンをください。」
• 「あなたの回答は何トークン使いますか？」
• 「50%の深さで回答してください。」
• 「徹底的な回答が欲しい、サマリーはいらない。」
• 「まず短いバージョン、次に詳細なバージョンをください。」

トリガーしないシナリオ

• 「JWTトークンとは何ですか？」
• 「チェックアウトフローは支払いトークンを使用しています。」
• 「これは正常ですか？」
• 「リファクタリングを完了してください。」
• ユーザーが本セッションの深さを選択した後の後続の質問

出典

TBA — Claude CodeのToken Budget Advisorから引用した独立スキル。 元のプロジェクトにはPython推定スクリプトも付属しているが、本リポジトリではスキルを自己完結型に保ち、ヒューリスティックスのみを使用する。