microsoft/TokenEconomizer

Un plugin d'économie pour les agents de codage : sans modifier l'agent lui-même, il apprend des expériences tirées des sessions que vous avez exécutées dans le même dépôt et réduit le gaspillage par trois méthodes — mémoriser les faits fixes de ce dépôt, ne plus charger les outils inutilisés depuis longtemps, et insérer un rappel lorsque la conversation entre dans une boucle d'échec.

Un plugin d'économie pour les agents de codage : sans modifier l'agent lui-même, il apprend des expériences tirées des sessions que vous avez exécutées dans le même dépôt et réduit le gaspillage par trois méthodes — mémoriser les faits fixes de ce dépôt, ne plus charger les outils inutilisés depuis longtemps, et insérer un rappel lorsque la conversation entre dans une boucle d'échec.

Étoiles 1945 (+49 / 24h)

Raison

  • Micro-compétences : extrait des faits à partir des échecs récurrents sur plusieurs sessions et des revues de modèle toutes les 3 sessions (par exemple, utiliser python -m pytest ici, ou exécuter d'abord une étape de build spécifique), injectés au début de la session après confirmation par 3 sessions, et supprimés s'ils sont ensuite invalidés
  • Élagage des outils : un outil est exclu via le fichier de configuration propre à l'agent s'il n'a pas été utilisé dans 10 invites sur au moins 2 sessions, ou dans aucune des 5 sessions ; une commande permet de le restaurer. Garde-fou contre les boucles : lorsqu'un même échec se répète, un modèle de jugement vérifie la situation et n'insère qu'une seule suggestion de changement d'approche si la confiance est ≥0.7, sans jamais interrompre la conversation à votre place
  • L'article affirme que sur 277 tâches SWE-Bench dans 6 dépôts, le coût moyen pour les 5 combinaisons agent-modèle a diminué de 18.4–30.9%, avec des économies réalisées sur toutes les grilles de 30 dépôts × combinaisons, et une amélioration du Pass@1 pour 4 combinaisons ; le coût est calculé en tenant compte de la mise en cache et inclut les appels au modèle propre au plugin. Les auteurs proviennent de l'UC Berkeley, de Microsoft Research et de l'équipe de sécurité de Microsoft

Utilisation

  • Claude Code : après avoir cloné le dépôt avec git clone, exécutez claude plugin marketplace add "$PWD/TokenEconomizer", puis claude plugin install tokeneconomizer@tokeneconomizer, et lancez /tokeneconomizer:status dans le dépôt ; exécutez une fois par machine /tokeneconomizer:toolprune refresh-catalog
  • Codex et Copilot CLI ajoutent le marketplace de plugins de la même manière ; Pi utilise pi install git:github.com/microsoft/TokenEconomizer ; opencode est pris en charge de manière expérimentale. Nécessite Python 3.10+, aucune clé API séparée n'est requise
  • L'élagage des outils et le garde-fou contre les boucles sont activés par défaut, les micro-compétences sont désactivées par défaut (car elles entraînent des appels supplémentaires au modèle) : activez-les avec config set microskills=on, utilisez toolprune=propose pour proposer des modifications sans changer la configuration ; pour une session unique, désactivez avec TE_DISABLE=1

Risques

  • Testé uniquement dans les plages de versions listées dans le README (par exemple, Claude Code de 2.1.300 à 2.1.310, Codex de 0.153.1 à 0.164.0) ; les versions plus anciennes ne sont pas prises en charge, et Codex avant la version 0.141.0 n'exécutait pas du tout les hooks de plugins
  • Les économies dépendent de la fréquence à laquelle vous travaillez de manière répétée dans le même dépôt ; l'élagage des outils écrit dans des fichiers tels que .claude/settings.local.json (ajouté automatiquement à .git/info/exclude) ; le dépôt a été créé le 13 10, sous licence Apache-2.0

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