Agent Skills para Menor uso de tokens
Less Token Usage cubre skills que reducen el número de tokens que un Agent envía y recibe, para que cada turno cueste menos y quepa dentro de los límites de contexto. Las skills aquí se dividen en seis áreas: forma del prompt, selección de contexto, compresión de turnos anteriores, caché de un prefijo estable donde la API lo admita, enrutar turnos a modelos más pequeños y medición. Este es un tema para principiantes, así que las skills asumen que aún estás formando hábitos en lugar de ajustar un gran sistema en producción. Usa la lista clasificada leyendo la descripción de cada skill frente a tu propio cuello de botella. Si tus prompts son largos, empieza por la forma del prompt. Si pegas repositorios enteros, empieza por la selección de contexto. Si las conversaciones largas se rompen, mira la compresión y la caché. Elige una skill, aplícala y cuenta los tokens antes y después.
8 para empezar17 mejores opciones
Empieza por estos.
Using fewer tokens is a design problem: smaller prompts, less context, compression, cache, cheaper models, and a counter.
Estos son los resultados más relevantes. Abre un Skill, lee sus instrucciones y decide si encaja.
- Puesto 01Ver Agent SkillDirecta
caveman
DestacadoModo de comunicación ultracomprimido que reduce los tokens de salida manteniendo la precisión técnica. Niveles: lite, full, ultra y las variantes wenyan. Úsalo para /caveman, "caveman mode", "talk like caveman", "be brief" o "less tokens".
- Puesto 02Ver Agent SkillDirecta
token-efficiency
Mejores prácticas de optimización de tokens para un uso rentable de Claude Code: lectura eficiente de archivos, modos de salida silenciosos, grep en lugar de lecturas, bash en lugar de lecturas de archivos y guía para elegir modelo. Apunta directamente a reducir el uso de tokens.
2362 · popularidad - Puesto 03Ver Agent SkillDirecta
caveman-learn
Actúa sobre los informes de aprendizaje de Caveman para revisar los sumideros de tokens clasificados y aplicar correcciones que reduzcan costes con consentimiento por edición, midiendo el ahorro de tokens. Se centra directamente en la medición y reducción del uso de tokens.
87.997 · popularidad - Puesto 04Ver Agent SkillDirecta
context-mode
DestacadoUsa las herramientas de context-mode (ctx_execute, ctx_execute_file) en lugar de Bash/cat al procesar salidas grandes. Se activa con: "analyze logs", "summarize output", "process data", "parse JSON", "filter results", "extract errors", "check build output", "analyze dependencies", "process API response", "large file analysis", "page snapshot", "browser snapshot", "DOM structure", "inspect page", "accessibility tree", "Playwright snapshot", "run tests", "test output", "coverage report", "git log", "recent commits", "diff between branches", "list containers", "pod status", "disk usage", "fetch docs", "API reference", "index documentation", "call API", "check response", "query results", "find TODOs", "count lines", "codebase statistics", "security audit", "outdated packages", "dependency tree", "cloud resources", "CI/CD output". También se activa con CUALQUIER salida de herramienta MCP que pueda superar las 20 líneas. El enrutamiento a subagentes se gestiona automáticamente mediante el hook PreToolUse.
- Puesto 05Ver Agent SkillDirecta
cost-tracking
Rastrea e informa el uso de tokens, el gasto y los presupuestos de Claude Code desde un registro local de métricas, con desgloses por modelo, sesión y fecha. Cubre directamente la medición del uso de tokens.
Necesita (declarado): Node.js
5694 · popularidad - Puesto 06Ver Agent SkillDirecta
session-report
Genera un informe HTML explorable del uso de sesiones de Claude Code — tokens, caché, subagentes, skills y prompts costosos — a partir de transcripciones locales, con sugerencias de optimización. Cubre directamente la medición del uso de tokens.
3019 · popularidad - Puesto 07Ver Agent SkillDirecta
agent-pulse
Inspecciona la actividad local de agentes de IA en muchas herramientas, reportando sesiones, tokens, llamadas a herramientas, uso de modelos, costo estimado, presupuestos y sugerencias de optimización. Cubre directamente la medición del uso de tokens.
47.517 · popularidad - Puesto 08Ver Agent SkillDirecta
claude-api
Oficial|- Referencia de la Claude API / Anthropic SDK: ids de modelos, precios, parámetros, streaming, uso de herramientas, MCP, agentes, caché, conteo de tokens, migración de modelos. TRIGGER: leer ANTES de abrir el archivo objetivo; no omitir porque "parece una sola línea"; siempre que: el prompt nombre Claude/Anthropic en cualquier forma (Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`); el usuario pregunte sobre un LLM (precios/elección de modelo/límites/caché) — nunca responder de memoria; O la tarea tenga forma de LLM con proveedor no especificado (agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use; generate/summarize/extract/classify/rewrite/converse over NL; debugging refusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens). SKIP solo cuando se esté trabajando con otro proveedor (anula todos los triggers): OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollama nombrados en la consulta; O `grep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'` sobre el proyecto da resultados (ejecutar este grep PRIMERO si no se nombra proveedor — no leer el archivo).
Explorar 9 Agent Skills más
- Puesto 09Ver Agent SkillPosible
azure-aigateway
Oficialdescription: "Configura Azure API Management como AI Gateway para modelos de IA, herramientas MCP y agentes. CUÁNDO: caché semántica, límite de tokens, seguridad de contenido, balanceo de carga, gobernanza de modelos de IA, limitación de tasa de MCP, detección de jailbreak, agregar backend de Azure OpenAI, agregar modelo de AI Foundry, probar AI gateway, políticas de LLM, configurar backend de IA, métricas de tokens, control de costos de IA, convertir API
514.751 · popularidad - Puesto 10Ver Agent SkillPosible
gemini-api
OficialÚsala cuando el usuario pregunte sobre usar Gemini en un entorno empresarial o mencione explícitamente Vertex AI, Google Cloud o Agent Platform. Guía el uso de la API de Gemini en Agent Platform con el SDK de Google Gen AI. Abarca el uso del SDK (Python, JS/TS, Go, Java, C#), capacidades como entradas multimodales, herramientas, generación de medios, caché, predicción por lotes y Live API.
Necesita (declarado): Credentials
- Puesto 11Ver Agent SkillPosible
gemini-api-dev
Guía la escritura de código contra la API de Gemini cubriendo modelos, streaming, llamadas a funciones y salida estructurada. Toca límites de tokens y selección de modelos, pero no se enfoca en reducir el uso de tokens.
23.448 · popularidad - Puesto 12Ver Agent SkillPosible
planning-with-files-es
Planificación persistente basada en archivos para tareas de agentes de varios pasos, manteniendo task_plan.md, findings.md y progress.md en disco con hooks de ciclo de vida que inyectan contexto seleccionado. La selección de contexto puede reducir el uso de tokens.
6413 · popularidad - Puesto 13Ver Agent SkillPosible
qianwen-usage
Gestiona la autenticación de la cuenta de QianWenAI y consulta uso, facturación, suscripción, cuota del nivel gratuito y estado del Token Plan. Informa el uso de tokens, pero no lo reduce.
Necesita (declarado): Node.js
4914 · popularidad - Puesto 14Ver Agent SkillPosible
qwencloud-usage
Gestiona la autenticación de cuentas de QwenCloud y consulta uso, facturación, suscripciones, cuota del nivel gratuito y estado del Token Plan. Informa del uso de tokens, pero no lo reduce.
1424 · popularidad - Puesto 15Ver Agent SkillPosible
agent-platform-alert-configuration
Oficial>- Configura políticas de alertas con mejores prácticas para agentes de IA usando métricas de OpenTelemetry (OTel), generando la salida como archivos de configuración de Terraform (.tf). Úsalo al analizar, escribir o desplegar políticas de alertas para monitorear latencia de agentes, tasas de error, uso de tokens y métricas de calidad. No lo uses para monitoreo de infraestructura estándar no relacionado con agentes de IA, ni cuando el agente no esté instrumentado con OpenTelemetry (para alertas de Reliability, Cost, Safety, Security). NOTA: las alertas de Reliability, Cost, Safety y Security usan métricas genéricas de OTel y funcionan en distintos runtimes (como Cloud Run, Vertex AI). Las alertas de Quality dependen de Vertex AI Online Monitors y están estrictamente vinculadas a despliegues de Vertex AI.
Necesita (declarado): Python
- Puesto 16Ver Agent SkillPosible
loop-design-check
Diseña y revisa bucles de agentes orientados a objetivos para modos de fallo como el giro infinito y la ejecución descontrolada, cubriendo objetivos decidibles por máquina y la prevención de ejecuciones descontroladas. La prevención de ejecuciones descontroladas puede acotar el gasto de tokens.
2883 · popularidad - Puesto 17Ver Agent SkillPosible
vercel-cli-with-tokens
OficialDespliega y gestiona proyectos en Vercel mediante autenticación basada en tokens. Úsalo cuando trabajes con Vercel CLI usando tokens de acceso en lugar de inicio de sesión interactivo — p. ej. "deploy to vercel", "set up vercel", "add environment variables to vercel".
Qué cubre este tema
Cada subtema agrupa Agent Skills para una situación concreta.
- Prompt shape
- What you put in the prompt is the first budget item.
- Context selection
- Do not paste everything if three files would do.
- Compression
- Shrink earlier turns so later ones still fit.
- Caching
- Pay once for a stable prefix if the API allows it.
- Routing
- Not every turn needs the largest model.
- Measurement
- If you do not count tokens, you are not optimizing them.
Preguntas frecuentes
- ¿Cómo está ordenada esta lista?
- Los skills se clasifican por la demanda de búsqueda observada, con las coincidencias directas con el tema en primer lugar. La clasificación también limita cuántos skills puede ocupar un solo editor, para que un autor no pueda acaparar la página.
- ¿Necesito medir tokens antes de usar alguna de estas skills?
- La medición es uno de los subtemas, y la orientación es directa: si no cuentas tokens, no los estás optimizando. Contar primero te dice cuál de las otras áreas, como la forma del prompt o la selección de contexto, te está costando realmente.
- ¿Con qué subtema debería empezar un principiante?
- La forma del prompt es el primer elemento del presupuesto, porque lo que pones en el prompt determina el resto. La selección de contexto es la siguiente palanca: no pegues todo si tres archivos bastarían.
- ¿Se pueden usar caché y enrutamiento junto con compresión?
- Abordan partes distintas de la factura. El caché paga una vez por un prefijo estable donde la API lo permite, el enrutado manda los turnos que no necesitan el modelo más grande a uno más pequeño, y la compresión reduce los turnos anteriores para que los posteriores sigan cabiendo.
Cómo instalar un Agent Skill
Los Agent Skills son archivos SKILL.md. La mayoría de los agentes los detectan cuando están en el directorio de skills correcto:
- Claude Code — copy the SKILL.md for caveman into ~/.claude/skills/caveman/ for yourself, or .claude/skills/caveman/ to share it with a project.
- From the registry — run npx skills add JuliusBrussee/caveman@caveman.
- Or download caveman from its source and place that SKILL.md in the directory above.
Cómo elegir Comprueba la fuente y las instrucciones del propio Skill antes de instalar. Las etiquetas Official y Notable describen el origen del Skill.