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Compute cost per request and right-size the context to fewest-high-precision chunks. Reach for this on a cost/context question.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mcorbett51090/RavenClaude --skill budget-tokensコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Route everyday, well-defined work (single-file edits, test-writing, summarization, mechanical refactors, boilerplate) to a cheaper coding agent (Grok or Copilot CLI) instead of doing it in the main Claude session, escalating multi-file/architecture/debugging/security work to Claude. Opt-in via the `cheap_lane:` comfort-posture knob.
Authors, validates and packages a claude.ai Organization Skill — the intake questions, the trigger and scope exercises, then lint, pack and verify against measured platform constraints. Reach for this when someone wants to publish a Skill to their organization, or when an upload was rejected and the reason is unclear.
Drafts a reply to an inbound customer email, grounded in the account record and the published help-centre articles rather than in recall. Use when a customer emails about billing, a renewal or an outage, when a reply must cite current policy, or when a teammate asks for a first draft to edit.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | budget-tokens |
| description | Compute cost per request and right-size the context to fewest-high-precision chunks. Reach for this on a cost/context question. |
More context is not better, and it costs tokens (§3 #5).
Input (context + prompt) + output tokens per request (§3 #5).
Tokens × per-1k price × requests via ai_rag_engineering_calc.py token-cost; mark prices unverified (§3 #8).
Fewest high-precision chunks — guard against lost-in-the-middle (§3 #5).
Confirm chunk size × top-k fits the window via ai_rag_engineering_calc.py chunk-budget (§3 #5).
A token-cost read and a right-sized context recommendation with the monthly projection.