Token Budget Advisor

# 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](../context-budget/SKILL.md) 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：

| 複雑度 | 乗数範囲 | プロンプト例 |
|--------------|------------|------------------------------------------------------|
| シンプル | 3× – 8× | 「Xとは何ですか？」、はい/いいえの質問、単一の事実 |
| 中程度 | 8× – 20× | 「Xはどのように機能しますか？」 |
| 中〜高 | 10× – 25× | コンテキスト付きのコードリクエスト |
| 複雑 | 15× – 40× | マルチパート分析、比較、アーキテクチャ |
| クリエイティブ | 10× – 30× | ストーリー、散文、ナラティブライティング |

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%）。
```