tk-token-economy

Plugin tk-token-economy in GeekFamilyCorp/TricorderKit. Commands read from the repo's manifest — 11 days ago.

Skills (6)

• daily-budget-morning-check

  Prompt de la tâche planifiée « contrôle budget tokens du matin » : lit le statut estimé du budget via budget.py, calcule le niveau d'alerte et envoie un message court à l'utilisateur. Déclencheur : tâche planifiée créée avec create_trigger (cron UTC), jours ouvrés à 8h30 Paris ; ou appel manuel « la

• budget

  Suit, analyse et optimise la consommation mensuelle de tokens ESTIMÉE par famille de modèle (fast / default / deep, voir models.json) à partir d'un fichier local. Trois modes : `status` (consommation et seuils 50/80/95 %), `analyze` (tendance, projection fin de mois, gaspillages), `optimize` (drapea

• caveman

  Mode de réponse compressé (inspiré de JuliusBrussee/caveman et GabrielBarberini/laconic) qui supprime le remplissage, les formules de politesse et les articles superflus tout en gardant intacte la précision technique, sur trois niveaux (lite, full, ultra). Activation MANUELLE uniquement : à utiliser

• context-compress

  Compresse le contexte d'une conversation longue en un résumé structuré à cinq sections (objectif, décisions, fichiers touchés, état courant, prochaines étapes) qui préserve chemins, identifiants et contraintes négociées, après archivage daté du contexte complet. À utiliser quand l'utilisateur demand

• docs-fresh

  Interroge la documentation officielle à jour d'une bibliothèque, d'un framework, d'un SDK ou d'une CLI via le connecteur Context7 déjà présent dans la session (resolve-library-id puis query-docs), pour éviter les API hallucinées ou obsolètes. À utiliser dès qu'une bibliothèque précise est citée (Rea

• model-router

  Classifie une demande en tier de complexité (T1 simple, T2 standard, T3 complexe) avec un score 0-100, choisit l'alias de modèle correspondant (fast / default / deep, identifiants dans models.json) et délègue à l'agent exécuteur adapté en tenant compte du budget mensuel estimé. À utiliser sur demand

Subagents (3)

• haiku-executor

  Executeur rapide pour taches T1 (simples, courtes, repetitives). Utiliser l'alias fast (voir models.json) pour : FAQ, resume court, reformulation, traduction simple, classification, extraction basique, corrections typo, conversion de format. <example> Context: Le skill model-router a classifie une t

• opus-executor

  Executeur de precision pour taches T3 (complexes, critiques). Utiliser l'alias deep (voir models.json) pour : architecture systeme, code securite/production, raisonnement multi-etapes long, debug complexe, planification strategique, code multi-fichiers critique, analyse legale/medicale. <example> Co

• sonnet-executor

  Executeur polyvalent pour taches T2 (standard). Utiliser l'alias default (voir models.json) 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.

Hooks (2)

• PreToolUse

  bash ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/rtk-rewrite.sh

• PostToolUse

  python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget.py log-from-task

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