token-optimizer

Executeur rapide pour taches T1 (simples, courtes, repetitives). Utiliser Claude Haiku 4.5 pour : FAQ, resume court, reformulation, traduction simple, classification, extraction basique, corrections typo, conversion de format. <example> Context: Le skill model-router a classifie une tache comme T1. user: "Traduis ce paragraphe en anglais" assistant: "Je delegue a haiku-executor pour une traduction rapide et economique." <commentary>Tache T1 typique : traduction courte. Haiku 4.5 traite en moins de 2 secondes pour un cout minimal.</commentary> </example> <example> Context: Classification d'emails. user: "Tag ces 20 emails par categorie (pro/perso/spam)" assistant: "Tache de classification repetitive -> haiku-executor." <commentary>Volume eleve, tache repetitive, pas de raisonnement complexe.</commentary> </example>

Executeur de precision pour taches T3 (complexes, critiques). Utiliser Claude Opus 4.6 pour : architecture systeme, code securite/production, raisonnement multi-etapes long, debug complexe, planification strategique, code multi-fichiers critique, analyse legale/medicale. <example> Context: Conception d'une architecture de paiement. user: "Concois un systeme de paiement multi-tenant PCI-DSS compliant" assistant: "Architecture + domaine sensible + compliance -> opus-executor obligatoire." <commentary>Trois signaux T3 cumules : complexite architecturale, domaine financier, exigence compliance.</commentary> </example> <example> Context: Debug complexe. user: "Trouve pourquoi on a un memory leak en prod : [stacktrace distribuee]" assistant: "Debug prod + race condition suspectee -> opus-executor." <commentary>Debug multi-etapes sur systeme distribue en production : necessite Opus.</commentary> </example>

Executeur polyvalent pour taches T2 (standard). Utiliser Claude Sonnet 4.6 pour : redaction longue, analyse documentaire, code non critique, refactor limite, recherche multi-sources, orchestration legere, analyse de donnees moyenne. <example> Context: Redaction d'un article de blog. user: "Ecris un article de 1000 mots sur les avantages de l'IA generative en marketing" assistant: "Redaction standard -> sonnet-executor." <commentary>Tache T2 polyvalente ideale pour Sonnet 4.6.</commentary> </example> <example> Context: Developpement d'un composant React. user: "Cree un composant de formulaire de contact avec validation" assistant: "Code non critique standard -> sonnet-executor." <commentary>Code frontend standard, Sonnet maitrise parfaitement.</commentary> </example>

Suit la consommation mensuelle de tokens par modele (Haiku, Sonnet, Opus) et declenche des alertes a 50%, 80% et 95% du budget. Mots-cles : "combien j'ai consomme", "budget tokens", "conso du mois", "reset budget", "quota restant", "configure budget". Alimente aussi le model-router qui desescalade quand le budget est sature.

Compresse les sorties de commandes shell longues (git, npm, docker, kubectl, pytest, etc.) via le proxy Rust rtk (Rust Token Killer) pour economiser 60-90% de tokens avant qu'elles n'atteignent le contexte. Mots-cles : "rtk", "compresse mes commandes", "trop verbeux", "sortie trop longue", "output bash massif", "git log trop long", "pytest verbose".

Compresse le contexte d'une conversation longue en preservant les decisions, fichiers touches, et prochaines etapes. Base sur les techniques du repo Agent-Skills-for-Context-Engineering (muratcankoylan). Mots-cles : "compresse le contexte", "trop long", "resume cette conversation pour continuer", "fais un handoff", "optimise ma memoire", "context trop charge".

Injecte la documentation officielle a jour de toute bibliotheque ou framework via le MCP Context7 (Upstash), pour eviter les hallucinations d'API et le code obsolete. Mots-cles : "use context7", "docs a jour", "verifie la doc officielle", "documentation fraiche", "API de X", "signature de X", "comment utiliser [lib]", "la derniere version de [framework]".

Choisit le modele Claude optimal (Haiku 4.5, Sonnet 4.6 ou Opus 4.6) pour une tache donnee en combinant longueur du prompt, type de tache detecte et budget mensuel restant. Se declenche AVANT toute execution significative sur les requetes utilisateur. Mots-cles : "quel modele", "route la tache", "choisis le modele", "dispatche", "optimise mon token", "economise des tokens", "classifie cette demande", "tache simple", "tache complexe", toute nouvelle demande entrante non triviale.

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