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budget-analyzer

스타27

포크1

업데이트2026년 6월 20일 09:43

Analyse la consommation de tokens et propose des economies. Lit ~/.token-optimizer/budget.json (alimente par budget-tracker) et produit tendances, projection fin de mois, detection de gaspillage et opportunites d'economie chiffrees. Mots-cles : "analyse mon budget", "ou partent mes tokens", "rapport d'optimisation", "comment economiser des tokens", "projection budget", "gaspillage tokens", "audit conso".

설치

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Manus에서 실행

출처

GeekFamilyCorp

GeekFamilyCorp/TricorderKit

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Manus에서 실행

Budget Analyzer

Moteur d'analyse du budget tokens (Lot 1 du systeme d'auto-optimisation). Complementaire de budget-tracker (qui logue) : ici on analyse et on recommande.

Quand declencher

L'utilisateur demande une analyse, un rapport ou des pistes d'economie.
En amont d'une decision de routage agressif (le model-router peut le consulter).
Sur planification (rapport quotidien/hebdomadaire).

Procedure

Executer le script et restituer une synthese :

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py            # rapport humain
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py --json     # pour optimizer/dashboard
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py --recommend

Ce que produit l'analyse

Repartition par modele/tier en equivalents-Haiku (calibres par calibration_factor).
Tendance : conso/jour, projection fin de mois, ETA des seuils 50/80/95 %.
Gaspillages (heuristiques sur events[]) :
- opus_sous_utilise : petites taches routees en Opus ;
- sortie_longue_sans_compression : sorties longues T1/T2 sans caveman ;
- taches_repetitives_offload_local : taches Haiku repetitives -> candidates offload local.
Recommandations separees en auto-applicables (consommees par optimizer au Lot 2) et a proposer (validation requise).

Interpretation

ratio = part du budget mensuel consommee (calibree).
projected_ratio > 1.0 = depassement prevu en fin de mois au rythme actuel.
est_saving_equiv = economie estimee en tokens equivalents-Haiku si l'optimisation est appliquee.

Limites

Chiffres estimes (hook + estimation classify.py), pas la facturation exacte. Ajuster calibration_factor via budget.py set-budget --calibration X apres comparaison avec l'usage reel.
L'analyse de gaspillage s'affine avec le volume d'events[] (peu fiable < ~20 evenements).

Reference

Plan complet : docs/AUTO_BUDGET_PLAN.md.

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Corrige et convertit des fichiers de sous-titres (.srt, .vtt, .ass, .ssa) — resynchronise le timing (décalage global, étirement/compression de framerate), nettoie les artefacts OCR, réencode en UTF-8, fusionne ou découpe des pistes, et convertit entre formats. À utiliser quand l'utilisateur veut "décaler mes sous-titres de N secondes", "convertir srt en vtt", "mes sous-titres sont en avance/retard", "réparer l'encodage des sous-titres", "passer de 23.976 à 25 fps", "fusionner deux pistes de sous-titres". NE PAS utiliser pour TRADUIRE le contenu (déléguer au skill de langue/traduction) ni pour de l'extraction audio/vidéo.

2026-06-2427

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Protocole de développement discipliné pour une tâche non triviale : brainstorm → spec → plan → implémentation incrémentale (pilotée par sous-agents) → TDD → revue → ship. À utiliser quand l'utilisateur veut "faire les choses dans l'ordre", "spec d'abord", "un plan avant de coder", "approche disciplinée/rigoureuse", "TDD", "revue avant merge", ou quand une tâche est assez grosse/risquée pour mériter un cadrage. Orchestrateur : il SÉQUENCE et DÉLÈGUE aux skills existants, il ne les refait pas. Inspiré d'obra/superpowers (design, pas d'import de code). NE PAS utiliser pour un correctif trivial en une étape (overkill).

2026-06-2427

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2026-06-2427

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2026-06-2327

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2026-06-2327

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Radar d'innovation et moteur d'auto-amélioration de TricorderKit. À utiliser quand l'utilisateur veut surveiller l'état de l'art, trouver des innovations récentes, "que sort-il de neuf en IA", chercher comment améliorer TricorderKit/un de ses modules, faire une veille techno priorisée, ou alimenter le self-improving en candidats. Scanne une base de sources de référence (arXiv, Papers with Code, IEEE, awesome-*, ResearchRabbit…), classe par pertinence pour TricorderKit, et PROPOSE des améliorations (validation humaine, jamais d'adoption automatique). NE PAS utiliser pour une simple recherche factuelle ponctuelle (déléguer à deep-research) ni pour un lookup de domaine manga/anime.

2026-06-2327

name

budget-analyzer

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Budget Analyzer

Moteur d'analyse du budget tokens (Lot 1 du systeme d'auto-optimisation). Complementaire de budget-tracker (qui logue) : ici on analyse et on recommande.

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L'utilisateur demande une analyse, un rapport ou des pistes d'economie.
En amont d'une decision de routage agressif (le model-router peut le consulter).
Sur planification (rapport quotidien/hebdomadaire).

Procedure

Executer le script et restituer une synthese :

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py            # rapport humain
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py --json     # pour optimizer/dashboard
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/budget_analyzer.py --recommend

Ce que produit l'analyse

Repartition par modele/tier en equivalents-Haiku (calibres par calibration_factor).
Tendance : conso/jour, projection fin de mois, ETA des seuils 50/80/95 %.
Gaspillages (heuristiques sur events[]) :
- opus_sous_utilise : petites taches routees en Opus ;
- sortie_longue_sans_compression : sorties longues T1/T2 sans caveman ;
- taches_repetitives_offload_local : taches Haiku repetitives -> candidates offload local.
Recommandations separees en auto-applicables (consommees par optimizer au Lot 2) et a proposer (validation requise).

Interpretation

ratio = part du budget mensuel consommee (calibree).
projected_ratio > 1.0 = depassement prevu en fin de mois au rythme actuel.
est_saving_equiv = economie estimee en tokens equivalents-Haiku si l'optimisation est appliquee.

Limites

Chiffres estimes (hook + estimation classify.py), pas la facturation exacte. Ajuster calibration_factor via budget.py set-budget --calibration X apres comparaison avec l'usage reel.
L'analyse de gaspillage s'affine avec le volume d'events[] (peu fiable < ~20 evenements).

Reference

Plan complet : docs/AUTO_BUDGET_PLAN.md.