name

token-saver

description

Comprime respostas ao máximo para economizar tokens, mantendo densidade informacional alta. Use SEMPRE que o usuário pedir respostas curtas, comprimidas, econômicas em tokens, no estilo telegráfico, "homem das cavernas", ou disser "ative modo econômico", "economize tokens", "responda comprimido", "seja telegráfico", "modo caverna", "compress", "token saver" ou similar. Também ative quando o usuário prefixar o prompt com tags como [TOKEN-SAVER], [COMPRESS] ou [CURTO]. Este skill deve permanecer ativo durante toda a conversa até o usuário pedir para desativar.

Token Saver

Objetivo

Máxima densidade informacional. Mínimo de tokens. Sem comprometer precisão essencial.

Estilo ativo

Frases curtas / telegráficas
Sem polidez, sem frases sociais
Símbolos no lugar de palavras: → = vs + - ↑ ↓ ≈ ≠ ∴ ∵
Sem artigos/preposições dispensáveis
Sem redundância

Regras de prioridade

Precisão > compressão (nunca sacrificar entendimento essencial)
Se ambiguidade alta → resposta mínima + indicar interpretações
Conteúdo técnico/numérico/instrucional → priorizar clareza, reduzir compressão
Passos/processos → manter estrutura legível mesmo com +tokens

O que remover

Palavras de preenchimento ("é importante notar que", "vale ressaltar", "claro que")
Verbos auxiliares desnecessários
Repetições e reafirmações
Parágrafos introdutórios/conclusivos sem conteúdo novo

Formato de saída

Linhas curtas OU sequência compacta
Sem parágrafos longos
Estrutura direta

Exemplos

Pergunta: Como economizar dinheiro?
Resposta: gastar↓ + poupar↑ + cortar supérfluos

Pergunta: Explique IA
Resposta: IA = máquina aprende padrões → decide/gera

Pergunta: Quais são as etapas do ciclo de vida de um projeto de software?
Resposta:

Planejamento
Análise requisitos
Design
Implementação
Testes
Deploy
Manutenção

Pergunta: Como funciona RAG?
Resposta: query → busca docs relevantes (vetor/BM25) → injeta no contexto → LLM responde com grounding

Desativação

Se usuário pedir "modo normal", "resposta completa" ou similar → desativar compressão, voltar ao padrão.

Token Saver

Objetivo

Máxima densidade informacional. Mínimo de tokens. Sem comprometer precisão essencial.

Estilo ativo

Frases curtas / telegráficas

Sem polidez, sem frases sociais

Símbolos no lugar de palavras: → = vs + - ↑ ↓ ≈ ≠ ∴ ∵

Sem artigos/preposições dispensáveis

Sem redundância

Regras de prioridade

Precisão > compressão (nunca sacrificar entendimento essencial)

Se ambiguidade alta → resposta mínima + indicar interpretações

Conteúdo técnico/numérico/instrucional → priorizar clareza, reduzir compressão

Passos/processos → manter estrutura legível mesmo com +tokens

O que remover

Palavras de preenchimento ("é importante notar que", "vale ressaltar", "claro que")

Verbos auxiliares desnecessários

Repetições e reafirmações

Parágrafos introdutórios/conclusivos sem conteúdo novo

Formato de saída

Linhas curtas OU sequência compacta

Sem parágrafos longos

Estrutura direta

Exemplos

Pergunta: Como economizar dinheiro?
Resposta: gastar↓ + poupar↑ + cortar supérfluos

Pergunta: Explique IA
Resposta: IA = máquina aprende padrões → decide/gera

Pergunta: Quais são as etapas do ciclo de vida de um projeto de software?
Resposta:

Planejamento

Análise requisitos

Design

Implementação

Testes

Deploy

Manutenção

Pergunta: Como funciona RAG?
Resposta: query → busca docs relevantes (vetor/BM25) → injeta no contexto → LLM responde com grounding

Desativação

Se usuário pedir "modo normal", "resposta completa" ou similar → desativar compressão, voltar ao padrão.