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Token Budget Check 技能是一款為使用大型語言模型 (LLM) 來索引、搜尋或處理大型文件儲存庫的團隊所設計的自動化維護工具。透過執行嚴格的 Token 限制，此技能可確保 Markdown 文件（如操作指南、代理設定檔和產品架構摘要）保持在優化的攝取範圍內。它專為將文件整合到 AI 驅動工作流程的開發人員和技術作家所設計，可防止因上下文窗口飽和而導致的效能下降。

此技能透過掃描檔案系統、根據路徑模式或 Frontmatter 元資料推斷文件類型，並使用標準化轉換係數計算預估的 Token 數量。當檔案超過指定的預算時，該技能會針對內容壓縮提供具體且細化的建議。使用者可利用此工具主動管理知識庫，確保文件對人類開發人員和下游 AI 代理皆具備可讀性，同時在 RAG (檢索增強生成) 過程中維持成本效益與準確性。

• 根據字數（1.4 倍乘數）自動計算 Token 預估值，實現精確的預算監控。

• 支援各類文件類型的分類預算層級，例如 SKILL.md、架構摘要和操作指南。

• 識別內容優化模式，包括將冗長敘述轉換為表格、縮短範例以及移除冗餘標題。

• 與標準 CLI 工具（如 find、wc 和 bash）整合，可在本地開發環境與 CI/CD 管線中流暢運作。

• 產生結構化的 Token 預算報告，強調符合標準的檔案、警告等級（80-100% 使用率）以及超出預算的違規項目。

• 在 AI 索引週期前，於專案根目錄定期執行此技能以審核文件健康狀態。

• 當文件被標記時，優先將密集的段落轉換為表格或清單，以達到 30-50% 的 Token 縮減率。

• 工具透過模式比對識別檔案；請確保自定義文件路徑與技能的觸發配置一致。

• 輸入通常為目錄路徑或特定的 Markdown 檔案；輸出為包含針對性改進建議的格式化 Markdown 摘要。

• 請注意此為預估工具；確切的 Token 數量可能會根據目標 LLM 的特定 Tokenizer 實作方式而略有差異。