Votre Codex consomme-t-il rapidement votre quota ? En installant cette compétence, économisez directement 80 % de la consommation de tokens !

Cette compétence de haute qualité doit absolument être installée, elle permet d’économiser de l’argent tout en étant très pratique !
Nom de la compétence : Compétence AnySearch
Il s’agit d’une compétence Codex « rechercher d’abord, lire en détail ensuite », dont le but principal n’est pas de rendre le modèle plus intelligent, mais de réduire la quantité de contenu que le modèle doit lire dans le contexte.
Elle peut résoudre les scénarios suivants :
- Localiser rapidement les fichiers, fonctions, configurations, sources d’erreurs dans un grand projet
- Éviter d’insérer de nombreux fichiers non pertinents dans le contexte de Codex
- Utiliser d’abord un outil de recherche local pour filtrer les candidats, puis ne lire que les segments de code les plus pertinents
- Effectuer une recherche par mots-clés / sémantique dans la documentation, les logs, les dépôts de code
- Aider Codex à trouver plus rapidement « où modifier »
Pourquoi dit-on qu’elle permet d’économiser beaucoup de tokens ?
Parce que la consommation de Codex provient principalement de deux parties :
Tokens d’entrée : le contexte que vous envoyez au modèle, comprenant le code, le contenu des fichiers, l’historique des conversations, les résultats des outils.
Tokens de sortie : les réponses, analyses, correctifs du modèle.
Sans compétence de recherche, Codex pourrait :
- Lire tout un gros fichier
- Ouvrir de nombreux fichiers non pertinents
- Conserver beaucoup de code inutile dans le contexte
- Essayer plusieurs fois pour localiser le problème
Cela augmente rapidement la consommation de tokens d’entrée, ce qui consomme énormément votre quota.
La compétence AnySearch effectue d’abord une « indexation/recherche/filtrage », par exemple :
Utilisateur : Résoudre le problème de connexion échouée
Méthode classique : lire routes, contrôleurs, services, middleware, configurations, tests, etc.
Méthode de recherche : rechercher d’abord login / auth / session / message d’erreur, ne lire que le code pertinent
Le résultat est :
Moins de fichiers lus = moins de tokens d’entrée
Moins de détours = moins de tokens de sortie
Localisation plus rapide = moins de tours de dialogue
Ainsi, AnySearch peut réduire la consommation de quota de Codex, en résumé : la valeur d’AnySearch réside dans le fait que Codex trouve d’abord l’essentiel, puis ne lit que l’essentiel, plutôt que de donner tout le contenu du projet au modèle. C’est la principale raison pour laquelle il économise des tokens et le quota de Codex.
Enfin, voici le lien d’installation de la compétence AnySearch :
#Codex #AI #skill