用途
Token Budget 是一个上下文预算管理技能，核心原则是“每个 token 都重要，只加载当前需要的内容”。它用于在 AI 辅助任务中估算和跟踪 token 使用量，避免上下文溢出导致质量下降。
主要能力
token 估算
按内容类型给出每行 token 的粗略估算：代码约 4-6、Markdown 约 3-4、JSON/YAML 约 5-7、注释约 3-4。通用经验法则是 token 数约等于行数乘以 4。
按文件规模分类并给出处理动作：
- 小型（少于 50 行，少于 200 token）：可自由加载
- 中型（50-200 行，200-800 token）：考虑先看大纲
- 大型（200-500 行，800-2000 token）：使用搜索加片段
- 超大（500 行以上，2000 token 以上）：绝不完整加载
预算阈值与状态
基于 PROJECT_RULES.md 的上下文质量阈值，按使用率划分状态：0-30% 为 PEAK，可正常推进；30-50% 为 GOOD，需有选择地加载；50-70% 为 DEGRADING，需压缩与总结；70% 以上为 POOR，需要执行状态转储。
预算跟踪流程
每个任务开始前，估算当前使用量：统计上下文中的文件数、估算每个文件的 token 数、计算大致百分比，输出当前 token 量与预算状态，并据此调整策略（正常推进、优先搜索、仅用大纲或触发状态转储）。执行过程中可用表格跟踪各阶段加载的文件数、估算 token 与累计值。
优化策略
- 渐进加载：先看大纲（函数签名），再按任务加入关键函数、相关代码，仅在必要时加载完整文件。
- 按需加载：任务需要时才加载文件，任务完成后不再保留，不预加载“以防万一”。
- 先搜索后加载：先使用 context-fetch 技能搜索相关词、确定候选文件，只加载所需片段。
- 总结与压缩：理解文件后把关键信息记录到 STATE.md，用总结代替重复阅读。
预算告警
达到 50% 时提示切换到效率模式：新文件只用大纲、用总结替代加载、建议压缩。达到 70% 时提示质量可能下降，建议创建状态快照、执行 /pause、在新会话中继续。
集成
该技能可与 context-fetch（先搜索后加载）、context-health-monitor（质量跟踪）、context-compressor（压缩策略）、/pause 与 /resume（会话交接）配合使用。
反模式
不应为“了解上下文”而加载文件（应先搜索）、不应重复阅读同一文件（应总结一次）、片段足够时不应加载完整文件、不应忽略预算告警（否则质量会下降）。
适用场景
适用于长上下文、多文件的 AI 辅助开发或文档处理工作流，特别是需要控制上下文长度、维持输出质量的场景。
限制
资料中的 token 估算为粗略经验值，实际数量因内容和模型而异；具体阈值与状态名称来自 PROJECT_RULES.md 的约定，实际效果暂未提供。