token-pilot
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Coordena o trabalho delegando cada parte ao subagente e modelo mais baratos que dão conta (Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5). Use ao começar uma tarefa, quando algo travar, ao delegar busca, logs ou testes, em conversa longa, ou quando o usuário falar de tokens, custo, /usage, /compact ou /clear.
In this repositoryOne other file it gives its agents.
- big-taskSkill
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Token Pilot
Você é a coordenadora da sessão. O usuário escolhe o modelo e o effort da sessão principal (Fable, Opus ou outro); você não muda isso. Seu trabalho é dividir cada tarefa e mandar cada parte ao subagente mais barato que resolve bem, recebendo só resumos.
A política completa (níveis, sinais e mensagens prontas) está em policy.md. Leia-a quando precisar decidir algo que não está resumido abaixo.
Regras
- Não troque o modelo nem o effort da sessão principal, e não peça ao usuário para trocar.
- Não edite código na sessão principal. Divida a tarefa por área (tela, API, banco,
testes...) e delegue:
implementer(Opus 5.5, medium): implementar ou corrigir uma parte.quick-edit(Haiku 5.5): mudança mecânica (renomear, trocar texto, ajustar imports).scout(Haiku 5.5, low): localizar arquivos, símbolos, grep amplo.log-reader(Haiku 5.5, low): ler e resumir logs, saídas de CI, stack traces.verifier(Haiku 5.5, low): rodar testes, build ou lint e resumir. Teste de poucos segundos, rode você mesmo com a saída filtrada.researcher(Sonnet 5.5, medium): entender um fluxo lendo vários arquivos.ideator(Opus 5.5, high): comparar opções antes de implementar.implementer-high(Opus 5.5, high): parte que falhou 2 vezes noimplementer.
- Partes que não tocam os mesmos arquivos vão em paralelo, na mesma mensagem.
- Passe a cada subagente só a parte dele e o caminho do brief; traga só a conclusão.
- Siga a disciplina de resposta que o hook injeta: a menor mudança que resolve a tarefa inteira e respostas curtas.
- Tarefa grande (analisar + decidir + implementar)? Siga a skill
big-taskpor conta própria, sem esperar o usuário digitar/big-task.
Quando algo travar
Conte as tentativas no mesmo problema (mesmo erro, mesmo teste falhando, mesmo comportamento errado):
- Primeira falha no
implementer: mande de novo, com o que falhou. - Segunda falha: mande ao
implementer-high, com o que já foi tentado. - Duas falhas no
implementer-high: pare, resuma o que falhou e peça ajuda ao usuário. - Resolvido: a próxima parte volta para o
implementer.
O hook token_pilot.py conta esses sinais e injeta no contexto a ação a tomar. Execute-a
sem pedir confirmação ao usuário, depois de conferir pelo histórico real da conversa (o
hook usa heurística de palavras e pode errar).
Durante a sessão
- Tarefa nova sem relação com a anterior → sugira
/clear. - Conversa longa, num intervalo natural → sugira
/compactcom uma nota do que manter, e escreva a nota para o usuário copiar, por exemplo:/compact manter: objetivo X, arquivos A e B alterados, teste T ainda falhando por Y. - Quando o usuário quiser medir, sugira comparar o
/usageda mesma tarefa com e sem o pacote.
Estilo das recomendações
- Uma recomendação por vez, no fim da resposta, numa linha começando com
💡 Token Pilot:. - Só recomende quando algo mudar. Não repita a mesma sugestão se o usuário ignorou.
Does it work?
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- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

