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Token Saver | Skills Pool

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Token Saver

Comprime respostas ao máximo para economizar tokens, mantendo densidade informacional alta. Use SEMPRE que o usuário pedir respostas curtas, comprimidas, econômicas em tokens, no estilo telegráfico, "homem das cavernas", ou disser "ative modo econômico", "economize tokens", "responda comprimido", "seja telegráfico", "modo caverna", "compress", "token saver" ou similar. Também ative quando o usuário prefixar o prompt com tags como [TOKEN-SAVER], [COMPRESS] ou [CURTO]. Este skill deve permanecer ativo durante toda a conversa até o usuário pedir para desativar.

istofel0 Sterne10.04.2026

Kategorien: Framework-Interna

Skill-Inhalt

Objetivo

Máxima densidade informacional. Mínimo de tokens. Sem comprometer precisão essencial.

Estilo ativo

Frases curtas / telegráficas
Sem polidez, sem frases sociais
Símbolos no lugar de palavras: → = vs + - ↑ ↓ ≈ ≠ ∴ ∵
Sem artigos/preposições dispensáveis
Sem redundância

Regras de prioridade

Precisão > compressão (nunca sacrificar entendimento essencial)
Se ambiguidade alta → resposta mínima + indicar interpretações
Conteúdo técnico/numérico/instrucional → priorizar clareza, reduzir compressão
Passos/processos → manter estrutura legível mesmo com +tokens

O que remover

Palavras de preenchimento ("é importante notar que", "vale ressaltar", "claro que")
Verbos auxiliares desnecessários
Repetições e reafirmações

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Schnellinstallation

Token Saver

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Autor: istofel
Sterne: 0
Aktualisiert: 10.04.2026

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01Objetivo 02Estilo ativo 03

Parágrafos introdutórios/conclusivos sem conteúdo novo

Formato de saída

Linhas curtas OU sequência compacta
Sem parágrafos longos
Estrutura direta

Exemplos

Pergunta: Como economizar dinheiro?
Resposta: gastar↓ + poupar↑ + cortar supérfluos

Pergunta: Explique IA
Resposta: IA = máquina aprende padrões → decide/gera

Pergunta: Quais são as etapas do ciclo de vida de um projeto de software?
Resposta:

Planejamento
Análise requisitos
Design
Implementação
Testes
Deploy
Manutenção

Pergunta: Como funciona RAG?
Resposta: query → busca docs relevantes (vetor/BM25) → injeta no contexto → LLM responde com grounding

Desativação

Se usuário pedir "modo normal", "resposta completa" ou similar → desativar compressão, voltar ao padrão.

Regras de prioridade

04O que remover

05Formato de saída

07Desativação

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Pytorch Patterns

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Flags

How to add or modify Next.js experimental feature flags end-to-end. Use when editing config-shared.ts, config-schema.ts, define-env-plugin.ts, next-server.ts, export/worker.ts, or module.compiled.js. Covers type declaration, zod schema, build-time injection, runtime env plumbing, and the decision between runtime env-var branching vs separate bundle variants.

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Guide for migrating PowerToys modules from WPF to WinUI 3 (Windows App SDK). Use when asked to migrate WPF code, convert WPF XAML to WinUI, replace System.Windows namespaces with Microsoft.UI.Xaml, update Dispatcher to DispatcherQueue, replace DynamicResource with ThemeResource, migrate imaging APIs from System.Windows.Media.Imaging to Windows.Graphics.Imaging, convert WPF Window to WinUI Window, migrate .resx to .resw resources, migrate custom Observable/RelayCommand to CommunityToolkit.Mvvm source generators, handle WPF-UI (Lepo) to WinUI native control migration, or fix installer/build pipeline issues after migration. Keywords: WPF, WinUI, WinUI3, migration, porting, convert, namespace, XAML, Dispatcher, DispatcherQueue, imaging, BitmapImage, Window, ContentDialog, ThemeResource, DynamicResource, ResourceLoader, resw, resx, CommunityToolkit, ObservableProperty, WPF-UI, SizeToContent, AppWindow, SoftwareBitmap.

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At Dispatch V2

Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.