Este é o novo plano da Microsoft para resolver os limites de uso do Claude

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: This Is The Microsoft’s New Plan To Fix Claude Usage Limits · Canal: AI LABS · 12:53 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Claude Code, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Inferência e otimização de modelos, Segurança de IA

Resumo

O vídeo apresenta o Token Economizer, um plugin que aprende com as sessões de cada projeto para reduzir o uso de tokens, registrar erros recorrentes, desativar ferramentas não utilizadas e detectar quando o Claude fica preso. A equipe explica como instalar e configurar o plugin em Claude Code, Codex e outros agents, além de alertar para o risco de prompt injection ao ativar micro-skills em projetos de terceiros. Como o plugin começa sem histórico e pode inicialmente aumentar os custos, os apresentadores modificaram o repo para que ele aprenda com sessões anteriores. Em testes apresentados no vídeo, a versão modificada reduziu o uso de tokens e o custo das tarefas sem prejudicar os resultados.

Pontos-chave

O Token Economizer aprende com as sessões de cada projeto e busca reduzir o desperdício de tokens nas sessões seguintes.
O plugin cria micro-skills com informações sobre erros recorrentes, desativa ferramentas que não são usadas e tenta identificar quando o Claude está preso em um ciclo.
Micro-skills vêm desativadas por padrão: podem consumir parte do limite de uso e, em projetos de terceiros, podem incorporar instruções maliciosas como fatos.
O plugin está disponível para Claude Code, Codex e outros agents, e usa comandos e hooks para executar suas funções.
No início, o plugin pode custar mais, pois ainda não aprendeu com o projeto; os apresentadores alteraram o repo para aproveitar o histórico de sessões já existente.
Os comandos de status, micro-skills, tool prune, tool prune measure e tool prune restore permitem inspecionar e gerenciar o que o plugin aprendeu e desativou.
Em um teste relatado no vídeo, o uso de ferramentas reduziu os tokens por mensagem de cerca de 34.300 para cerca de 24.400.
Em outro teste, a versão com o plugin completou três tarefas em 79 etapas, contra 99 sem o plugin, com custo cerca de 21% menor e os mesmos checks aprovados.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	O que é o Token Economizer	O vídeo apresenta o plugin, compara sua abordagem com ferramentas que mapeiam arquivos e resume os resultados dos testes da Microsoft.
02:04	Como o plugin economiza tokens	Os apresentadores explicam como o contexto excessivo, os erros repetidos e as ferramentas não utilizadas geram desperdício, e como o plugin tenta reduzi-lo.
05:10	Instalação, configuração e segurança	O vídeo mostra como instalar o plugin, descreve seus hooks e explica por que micro-skills vêm desativadas e podem apresentar riscos em projetos de terceiros.
08:16	Usar sessões anteriores para acelerar o aprendizado	Como o plugin começa sem histórico, os apresentadores modificam o repo para que ele aproveite sessões anteriores do projeto.
10:18	Comandos e resultados dos testes	O vídeo demonstra comandos para inspecionar o plugin e relata medições de economia de tokens, etapas e custo em testes com tarefas de programação.

Citações

Esta ferramenta fica melhor quanto mais você a usa, então economiza mais tokens com o tempo. — 00:00

Quando vê Claude cometer o mesmo erro várias vezes, ela o registra como um fato sobre o seu projeto. — 03:38

Isso é basicamente o que se conhece como prompt injection. — 07:44

Em quase todos os projetos, o plugin custou mais no início e só ficou mais barato por volta da sexta tarefa. — 08:47

Com o plugin, levou 79 etapas e o custo total foi cerca de 21% menor. — 12:22

Conceitos e entidades

Token Economizer (ferramenta): Plugin apresentado no vídeo que aprende com as sessões de um projeto para reduzir o uso de tokens.
Microsoft (empresa): Empresa que desenvolveu o Token Economizer e cujos testes são citados no vídeo.
Claude Code (ferramenta): Ambiente de programação com agent usado para instalar e demonstrar o plugin.
Codex (ferramenta): Ferramenta mencionada como compatível com o Token Economizer.
GitHub (empresa): Plataforma onde estão os projetos usados nos testes e o repo do plugin.
micro-skills (conceito): Fatos sobre um projeto que o plugin registra após observar erros recorrentes e fornece ao agent em sessões futuras.
prompt injection (conceito): Ataque em que instruções ocultas em saídas de comandos podem ser incorporadas como fatos e influenciar sessões posteriores.
Data Impulse (empresa): Patrocinadora apresentada no vídeo, que oferece uma rede de proxies.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 A Microsoft criou uma ferramenta que corrige o seu uso de tokens, chamada Token Economizer. E, curiosamente, essa ferramenta fica melhor quanto mais você a usa, então ela economiza mais tokens com o tempo. Ela encontra essas economias em lugares onde você nunca pensaria em procurar, mesmo que já esteja usando outras ferramentas para economizar tokens. Mas a ferramenta tem uma lacuna que não esperávamos, então nós mesmos a modificamos para preencher essa lacuna. E, quando testamos como essa ferramenta se sairia em um trabalho de verdade, ela fez mais do que apenas economizar tokens para nós. Se esta é a sua primeira vez aqui, somos uma empresa de software e este é o nosso

00:30 canal AI Labs. E, neste vídeo, vamos mostrar como o Token Economizer reduz o seu uso de tokens, como configurá-lo e usá-lo, e como corrigir o problema que ele tem. [fungada] O Token Economizer é uma ferramenta que faz o seu agent usar menos tokens em cada tarefa. Depois de instalá-lo, cada sessão que você executar em um projeto custará menos do que custaria sem ele, e você não precisa mudar a maneira como trabalha. Talvez você pense que já existem muitas ferramentas que economizam tokens. Também falamos de algumas delas no nosso canal, e Graft é uma delas. Então, por que você precisaria de outra? O Graft e muitas outras

01:00 ferramentas criam um mapa de todos os arquivos do seu projeto antes de você começar. Assim, quando o agent precisa de alguma coisa, consegue encontrá-la na hora, em vez de desperdiçar tokens procurando. Mas o Token Economizer funciona de um jeito um pouco diferente. Em vez de criar um mapa, ele aprende com a maneira como você trabalha. Ele observa cada sessão e os comandos que o seu agent executa nela, e acompanha onde os tokens estão sendo desperdiçados. Depois, elimina esse desperdício das sessões seguintes. A Microsoft também compartilhou todos os resultados dos próprios testes, junto com os dados por trás deles. Eles deram ao agent 277 bugs reais para corrigir, de seis

01:33 projetos reais no GitHub, e fizeram com que ele corrigisse os bugs de cada projeto, um após o outro. Fizeram isso em cinco configurações diferentes, usando Claude Code, Codex e GitHub Copilot. Em todas essas configurações, as tarefas custaram menos com a ferramenta do que sem ela. No Claude Code, o Sonnet 5 custou 23,6% menos, e o Opus 4.8 custou 30,9% menos. E essa ferramenta não afetou o desempenho de nenhum modelo. Na verdade, o Sonnet corrigiu um bug a mais a cada cem do que corrigia sem a ferramenta, porque, com menos tokens em cada

02:04 mensagem, conseguia se manter concentrado na tarefa. Mas, antes de continuar, seria ótimo se você se inscrevesse no canal e apertasse o botão de hype. Esse pequeno gesto de apoio ajuda muito a gente. Mas, antes de instalar o Token Economizer, vamos entender como ele funciona de verdade. E, para ver como essa ferramenta realmente reduz o seu uso de tokens, primeiro você precisa entender o que está consumindo os tokens. Toda vez que você manda uma mensagem ao seu agent, ele envia uma solicitação ao modelo, que gera as respostas para você. Mas ele não envia apenas o seu prompt para o modelo. Como os modelos não se lembram das coisas por conta própria, você também

02:36 precisa enviar a eles contexto extra sobre tudo no seu projeto. Então, cada solicitação inclui as instruções que o agent sempre segue e a lista de todas as ferramentas que ele pode usar para trabalhar no seu projeto. Também inclui as ferramentas MCP e as skills que você adicionou, além de toda a conversa até aquele momento. Mas, quando você continua trabalhando no mesmo projeto, boa parte do contexto enviado ao modelo é algo de que ele nem precisa. Tudo isso continua no contexto e desperdiça tokens. Seu agent também desperdiça tokens com erros. Ele corrige um erro em uma sessão, mas, na próxima

03:06 vez que você o executa no mesmo projeto, precisa aprender a mesma coisa de novo, errando. Além disso, ele carrega ferramentas que nunca usa. O Token Economizer encontra esses pontos em que o seu agent desperdiça tokens. Ele observa as sessões que você abriu naquele projeto e corrige três coisas nelas. A primeira são os erros que Claude continua cometendo no seu projeto, como executar uma ferramenta ou um comando que não funciona. Claude não se lembra do que funcionou e do que não funcionou de uma sessão para outra. Então, toda vez, tenta o mesmo comando que não funcionou e depois gasta tokens

03:38 tentando corrigir o mesmo erro. É aí que a ferramenta ajuda, porque fica de olho em erros desse tipo. Quando vê Claude cometendo o mesmo erro várias vezes, ela o registra como um fato sobre o seu projeto. Esses fatos são chamados de micro skills. Quando mais algumas sessões confirmam que um fato está correto, a ferramenta o salva para aquele projeto. Sempre que você inicia uma nova sessão, ela fornece essa informação ao agent como algo que ele já sabe ser verdade sobre o seu trabalho. Assim, o seu agent já sabe que aquilo não funcionou antes e não tenta de novo. A segunda coisa são as ferramentas que você nunca usa. O Claude Code carrega muitas ferramentas

04:09 em cada sessão. Se uma delas não for usada em 10 das suas mensagens, ao longo de pelo menos duas sessões, a ferramenta a desativa para aquele projeto. Assim, ela deixa de ser enviada com cada mensagem. Os próprios números da Microsoft mostram que essa é a medida que mais economiza tokens, porque reduz o número de ferramentas enviadas a cada turno, mas faz isso sem perguntar a você. Então, você nem vai saber que ela removeu uma ferramenta do seu context window. Mas há um comando que mostra as ferramentas que ela desativou, e vamos mostrar esse comando mais adiante no vídeo. A terceira coisa acontece quando Claude fica preso. Às vezes, um agent trabalha em uma tarefa e

04:40 não consegue encontrar um jeito de executá-la. Então, continua tentando coisas que não funcionam. E, às vezes, continua por muito mais tempo do que Claude normalmente leva para responder a uma das suas mensagens naquele projeto. Quando a ferramenta percebe isso, pede a um modelo para verificar se Claude está mesmo preso. Só se estiver, a ferramenta diz uma vez a Claude para tentar algo diferente, para que ele não fique preso em um loop. Se Claude continuar preso depois disso, a ferramenta avisa você para apertar escape e interrompê-lo. Ela nunca interrompe Claude por conta própria. Mas, antes de instalá-la, vamos falar do nosso patrocinador, Data Impulse. Pedimos ao Claude Code que criasse uma

05:10 ferramenta para verificar em que posição nosso site aparece em outros países, e o Google a bloqueou quase imediatamente, porque todas as solicitações vinham do mesmo lugar. Uma VPN não ajudaria nesse caso, porque precisávamos de vários países e de um volume real. É aí que entra a Data Impulse. É uma rede de proxies com mais de 90 milhões de IPs em 195 países, e o painel mostra quantos estão ativos em cada um antes de você escolher. Direcionamos nossa ferramenta para ela, e o agent conseguiu fazer pesquisas nos Estados Unidos, na Alemanha e no Japão como se estivesse lá. Nada foi bloqueado, e tivemos

05:42 classificações reais de cada país em minutos. Você pode manter o mesmo IP por até 2 horas. Você só paga pelo tráfego que compra, e ele nunca expira. E os proxies residenciais custam US$ 1 por gigabyte. Quando algo dá errado, você fala com pessoas de verdade no suporte, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Estamos usando nossas próprias versões nela há algum tempo, e simplesmente funciona. Aproveite a oferta de US$ 1 por gigabyte em dataimpulse.com. O link está na descrição. Agora, essa ferramenta é, na verdade, um plugin disponível para Claude Code, Codex e alguns outros agents de IA. E, para instalar essa ferramenta, basta acessar o

06:14 repo dela no GitHub e rolar até a seção de instalação. Os comandos de instalação para todos os agents estão listados lá. Então, basta copiar o comando do agent que você está usando e colá-lo no terminal, e ele será instalado para você. Quando você abrir o Claude Code e executar o comando do plugin, verá o Token Economizer na sua lista. Ele adiciona alguns comandos e hooks. Os hooks são executados automaticamente em momentos determinados, como quando uma sessão começa ou quando você envia uma mensagem. É assim que o plugin executa as três coisas que vimos antes, sem que você precise fazer nada. As micro skills de que falamos

06:44 sobre serem entregues ao Claude por um hook que é executado no início de cada sessão. Assim, o Claude já tem todos os fatos sobre o seu projeto. Enquanto o Claude trabalha no seu prompt, outro hook verifica o que está acontecendo depois de cada ferramenta que ele usa, e é assim que o plugin sabe quando o Claude está travado e precisa de um empurrão. E, quando a sessão termina, o plugin analisa por conta própria tudo o que aconteceu nela. É assim que ele aprende fatos novos para a próxima vez e mantém a contagem das ferramentas que nunca foram usadas. Agora, depois de instalar essa ferramenta e executar o comando de configuração, você verá que a maioria dos recursos está ativada, mas

07:14 as micro-habilidades ficam desativadas quando você instala a ferramenta pela primeira vez. As micro-habilidades ficam desativadas por dois motivos. O primeiro é para economizar o seu limite. Quando elas estão ativadas, a cada três sessões o plugin pede a um modelo que leia suas sessões recentes e escreva os fatos, e isso consome parte do seu próprio limite. O segundo motivo é a segurança. Os fatos que ele escreve vêm do que os comandos do seu projeto exibem, e o Claude os lê no início de cada sessão como se fossem fatos verdadeiros sobre o seu projeto. Então, se você baixar um projeto de outra pessoa, quem o criou pode esconder instruções no que

07:44 os comandos dele exibem. Essas instruções acabariam nos fatos, e o Claude as trataria como verdadeiras em todas as sessões, a menos que você mesmo as alterasse. Isso é basicamente o que se conhece como prompt injection. Por isso, a Microsoft deixa a escolha a seu critério. Mas, nos seus próprios projetos, você deve ativar esse recurso, porque, nos testes da Microsoft, foi ele que economizou muitos tokens. Então, se quiser ativar as micro-habilidades, você precisa executar o comando Token economizer config e definir micro skills como on. Assim, poderá usar esse recurso. Mas, mesmo [fungada] com as micro-habilidades ativadas, há um problema

08:16 com essa ferramenta. Como dissemos antes, ela aprende com a maneira como você usa seu agent. Então, quando você a instala pela primeira vez, ela ainda não aprendeu nada, o que significa que, no início, não vai economizar nada para você. Para ver resultados, você teria que usá-la por um tempo no mesmo projeto. E isso também vale para projetos nos quais você já trabalha há bastante tempo. Porque, se instalar a ferramenta agora, ela não terá nada com que aprender. Então, você precisa esperar até que ela comece a compensar. E, no começo, ela pode até custar mais enquanto ainda está aprendendo. Nos próprios testes da Microsoft, quase todos os projetos custaram mais com o plugin no início e só ficaram mais baratos a partir da

08:47 sexta tarefa. E isso acontece em todos os projetos, porque o plugin aprende com cada projeto separadamente, e nada é transferido de um para outro. Mas o Claude Code já salva todas as suas sessões na pasta main.claude por 30 dias, então você pode usar essas sessões anteriores para resolver isso. Para corrigir o problema, basta pedir ao Claude Code que altere a ferramenta. Fornecemos a ele o repo e pedimos que alterasse a ferramenta para que, ao iniciar, em vez de começar sem memória do que aconteceu antes, ela primeiro percorra o histórico de sessões que o Claude armazena

09:18 na pasta main.claude. Ela deve usar esse histórico como ponto de partida, em vez de começar do zero. Se quiser fazer essa alteração por conta própria, pode pausar aqui e copiar o prompt que aparece na tela. Quando você fornecer esse prompt, ela começará a trabalhar nas alterações no repo e, quando terminar, a ferramenta estará pronta para uso. Ela alterou o repo para que, ao abrir a primeira sessão depois de instalar essa versão, uma tarefa seja iniciada em segundo plano e percorra as sessões anteriores executadas na mesma pasta. Depois, ela mantém tudo o que aprendeu com essas sessões como seu

09:48 ponto de partida, em vez de começar do zero. Se o Claude não a instalou para uso em todos os lugares, peça a ele que faça essa alteração. Quando terminar, todos os seus projetos poderão se beneficiar do contexto salvo das sessões anteriores. Isso não fará diferença em um projeto novo, porque não há histórico para consultar, mas, nos projetos em que você já está trabalhando, significa que o plugin não começa do zero. Então, para ver se ele realmente economiza alguma coisa, instalamos nossa versão alterada e a usamos em um projeto de demonstração. Essa ferramenta vem com alguns comandos que mostram o que ela está fazendo. O primeiro é o comando status. Esse é o

10:18 comando que você executa sempre que quiser saber o que o plugin está fazendo no projeto em que está. Ele mostra de quantas sessões aprendeu, quantos tokens essas sessões usaram e o que cada um dos recursos fez até agora. No nosso projeto, ele já tinha aprendido com quatro sessões, e a verificação de travamentos não precisou intervir nenhuma vez, mas já havia uma longa lista de ferramentas que poderia desativar. O comando status também mostra quantos fatos de micro-habilidades ele está fornecendo ao Claude no início de cada sessão. Então, para ver o que ele está realmente dizendo ao Claude sobre o seu projeto, você precisa executar o comando micro-skills. Ele lista os

10:49 fatos que o plugin fornece ao Claude no início de cada sessão e aqueles que ainda está verificando. O comando status também lista as ferramentas que o plugin está desativando, mas mostra apenas os nomes delas. Então, para ver por que cada ferramenta está nessa lista, você executa o comando tool prune. Ele lista todas as ferramentas que está desativando naquele projeto e, ao lado de cada uma, mostra quantas sessões e mensagens passaram sem que ela fosse usada. No nosso projeto, 276 ferramentas não foram usadas ao longo das quatro sessões e, como o plugin as desativa sem avisar, esse comando é o lugar para conferir

11:20 sempre que o Claude de repente não conseguir fazer algo que antes conseguia. Mas uma longa lista de ferramentas não diz quanto isso realmente economiza. Para isso, serve o comando tool prune measure. Ele conta quantos tokens cada mensagem consome com todas as suas ferramentas e quantos consome apenas com as ferramentas que você usa. No nosso projeto, cada mensagem caiu de cerca de 34.300 tokens para cerca de 24.400, o que representa cerca de 29% a menos em todas as mensagens. Mas e se o Claude precisar de uma dessas ferramentas mais tarde? Uma ferramenta que o plugin desativou continua desativada naquele

11:51 projeto, então basta executar o comando tool prune restore com o nome da ferramenta para devolvê-la. E, depois que você devolve uma ferramenta, o plugin não a desativa novamente. Quando testamos a ferramenta em outro app, primeiro executamos cinco sessões com o plugin ativado para que ele tivesse algo com que aprender. Nessas sessões, ele desativou 303 ferramentas. Depois, demos ao Claude três novas tarefas nesse app e executamos cada uma duas vezes: uma com o plugin e outra sem. As duas execuções começaram exatamente com o mesmo código. Sem o plugin, o Claude levou 99 etapas para concluir as três

12:22 tarefas. Com o plugin, levou 79 etapas, e o custo total foi cerca de 21% menor. As duas versões também passaram nas mesmas verificações. Então, nas primeiras sessões, quando o plugin ainda não tinha aprendido nada, ele custou um pouco mais do que uma sessão sem ele. A economia começou a aparecer nas sessões seguintes, depois que ele aprendeu alguma coisa. Portanto, você vai notar uma diferença maior à medida que continuar usando a ferramenta. Agora, se quiser usar a ferramenta alterada e aprimorada, você pode obtê-la no AI Labs Pro, que é a nossa comunidade. Então, se você gostou do que fazemos e quer apoiar o canal, essa é a melhor maneira de fazer isso. O link está na

12:53 descrição. Com isso, chegamos ao fim deste vídeo. Se quiser apoiar o canal e nos ajudar a continuar fazendo vídeos como este, você pode fazer isso usando o botão Super Thanks abaixo. Como sempre, obrigado por assistir e até o próximo vídeo.

Transcrição original

[00:00] Microsoft built a tool that fixes your token usage and it’s called token economizer. And interestingly, this tool gets better the more you use it, so it saves you more tokens over time. It finds those savings in places you’d never think to look, even if you’re already using other tools to save tokens. But the tool has one gap we didn’t expect, so we changed the tool ourselves to close that gap. And when we tested how this tool held up when put to actual work, it did more than just save us tokens. If this is your first time, we’re a software company and this is our

[00:30] channel AI Labs. And in this video, we’re going to show you how token economizer cuts your token usage, how to set it up and use it, and how to fix the problem it has. [snorts] Now, token economizer is a tool that makes your agent use fewer tokens on every task. Once you install it, every session you run in a project costs less than it would without it, and you don’t have to change the way you work. Now, you might think there are already a lot of tools that save tokens. We’ve covered a few of them on our channel, too, and Graft is one of them. So, why would you need another one? Graft and a lot of other

[01:00] tools make a map of all the files in your project before you start. That way, when the agent needs something, it can find it right away instead of wasting tokens looking for it. But token economizer works a little differently. Instead of making a map, it learns from how you work. It watches every session and the commands your agent runs in it, and it keeps track of where tokens are being wasted. Then it cuts that waste out of the sessions that come after. Now, Microsoft also shared all the results from their own tests along with the data behind them. They gave the agent 277 real bugs to fix from six real

[01:33] projects on GitHub, and they had it fix each project’s bugs one after another. They did that on five different setups across Claude Code, Codex, and GitHub Copilot. On every one of those setups, the tasks cost less with the tool than without it. On Claude Code, Sonnet 5 cost 23.6%less, and Opus 4.8 cost 30.9% less. And this tool didn’t affect the performance of any model. Sonnet actually fixed one more bug out of every hundred than it did without the tool because with fewer tokens in every

[02:04] message it could stay focused on the task. But before we move forward, it would be great if you subscribe to the channel and hit the hype button. This small gesture of support goes a long way for us. But before we install token economizer, let’s understand how it actually works. And to see how this tool actually reduce your token usage, you first need to understand what’s actually using up the tokens. Every time you message your agent, it sends a request to the model that generates the answers for you. But it doesn’t just send your prompt to the model. Since models don’t remember things on their own, you also

[02:36] need to send them extra context about everything in your project. So every request carries the instructions the agent always follows and the list of every tool it can use to work on your project. It also carries the MCP tools and skills you’ve added along with the whole conversation up to that point. But when you keep working on the same project, a lot of the context being sent to the model is stuff it doesn’t even need. All of that stays in the context and wastes tokens. Your agent also wastes tokens on mistakes. It fixes a mistake in one session, but the next

[03:06] time you run it in the same project, it has to learn the same thing again by failing at it. On top of that, it carries around tools it never even uses. Token economizer finds these places where your agent wastes tokens. It watches the sessions you’ve opened in that project and it fixes three things in them. The first one is the mistakes Claude keeps making again and again in your project like running a tool or a command that doesn’t work. Claude doesn’t remember what worked and what didn’t from one session to the next. So every time it’ll try the same command that didn’t work and then spend tokens

[03:38] trying to fix the same mistake. This is where the tool helps because it looks out for mistakes like this. When it sees Claude making the same mistake multiple times, it writes it down as a fact about your project. These facts are called micro skills. Once a few more sessions confirm that a fact is right, the tool saves it for that project. Whenever you start a new session, it gives the agent that information as something it already knows to be true about your work. That way your agent already knows this didn’t work before, so it doesn’t try it again. The second one is the tools you never use. Claude Code loads a lot of tools

[04:09] into every session. If one of them doesn’t get used across 10 of your messages over at least two sessions, the tool turns it off for that project. That way, it stops getting sent with every message. Microsoft’s own numbers show this one saves the most tokens because it reduces the tools that are being sent at each turn, but it does this without asking you. So, you won’t even know it took a tool out of your context window. But, there’s a command that shows you the tools it turned off, and we’ll show you that command later in the video. The third one is when Claude gets stuck. Sometimes, an agent works on a task and

[04:40] can’t find a way to do it. So, it keeps trying things that don’t work. And sometimes, it keeps going for way longer than Claude usually takes to answer one of your messages in that project. When the tool sees this, it asks a model to check if Claude is really stuck. Only if it is, the tool tells Claude once to try something different, so it doesn’t stay stuck in a loop. If Claude is still stuck after that, the tool tells you to press escape and stop it. It never stops Claude by itself. But, before we install it, let’s have a word by our sponsor, Data Impulse. We had Claude Code build a

[05:10] tool to check where our site ranks in other countries, and Google blocked it almost immediately because every request came from the same place. A VPN wouldn’t help here because we needed multiple countries and real volume. That’s where Data Impulse comes in. It’s a proxy network with 90 million plus IPs across 195 countries, and the dashboard shows how many are live in each one before you pick. We pointed our tool at it, and the agent could search from the US, Germany, and Japan like someone sitting there. Nothing got blocked, and we had real

[05:42] rankings for every country in minutes. You can hold the same IP for up to 2 hours. You only pay for the traffic you buy, and it never expires. And residential proxies are $1 per gigabyte. When something breaks, you get actual people on support 24/7. We’ve been running our own builds on it for a while, and it just works. Grab the $1 per gigabyte deal at dataimpulse.com. The link’s in the description. Now, this tool is actually a plugin that’s available for Claude Code, Codex, and a few other AI agents. And to install this tool, you just need to go to their

[06:14] GitHub repo and scroll down to the install section. The install commands for all the agents are listed there. So, you can just copy the command for the agent you’re using and paste it into your terminal and it will be installed for you. When you open Claude Code and run the plugin command, you’ll see Token Economizer in your list. It adds a few commands and hooks. The hooks run on their own at set times, like when a session starts or when you send a message. These hooks are how the plugin runs the three things we went through earlier without you having to do anything. The micro-skills we talked

[06:44] about get handed to Claude by a hook that runs at the start of every session. So, Claude already has all the facts for your project. While Claude is working on your prompt, another hook checks on it after every tool it uses and that’s how the plugin knows when Claude is stuck and needs a push. And once the session ends, the plugin looks back over everything that happened in it all on its own. That’s where it learns new facts for next time and keeps count of the tools that never got used. Now, once you’ve installed this tool and run its config command, you’ll see that most of its features are turned on, but

[07:14] micro-skills are turned off when you first install it. Micro-skills are off for two reasons. The first reason is to save your limit. Once it’s on, every three sessions it asks a model to read through your recent sessions and write the facts and that uses some of your own limit. And the second reason is safety. The facts it writes come from whatever the commands in your project print out and Claude reads them at the start of every session as if they were true facts about your project. So, if you download a project from someone else, whoever made it could hide instructions in what

[07:44] its commands print. Those instructions would end up in the facts and Claude would treat them as true in every session unless you change them yourself. This is basically what’s known as a prompt injection. That’s why Microsoft leaves the choice to you. But for your own projects, you should turn it on because in Microsoft’s tests, it was the feature that saved a lot of tokens. So, if you want to turn on micro-skills, you need to run the Token economizer config command and set micro skills to on. And that way, you’ll be able to use this feature. But even [snorts] with micro skills turned on, there’s one problem

[08:16] with this tool. As we said earlier, it learns from the way you use your agent. So when you first install it, it hasn’t learned anything yet, which means it won’t save you anything at first. To see results, you’d have to use it on the same project for a while. And that’s true even for projects you’ve already been working on for a long time. Because if you install it now, it has nothing to learn from. So you have to wait before it starts paying off. And at first, it can even cost you more while it’s still learning. In Microsoft’s own tests, almost every project cost more with the plugin at first and only got cheaper by

[08:47] the sixth task. And this happens in every single project because the plugin learns each project on its own and nothing carries over from one to the next. But Claude Code already saves all your sessions in the main.claude folder for 30 days, so you can use those past sessions to fix this. So to fix the problem, you just need to ask Claude Code to change the tool. We gave it the repo and asked it to change the tool so that when it starts, instead of starting from a blank state with no memory of what happened before, it goes through the session history that Claude stores

[09:18] in the main.claude folder first. It should use that as the starting point instead of starting from scratch. If you want to make this change yourself, you can pause here and copy the prompt from the screen. When you give it that prompt, it will start working on the changes in the repo and once it’s done, the tool will be ready for use. It changed the repo so that when you open the first session after installing this version, it starts a task that runs in the background and goes through the sessions you’ve run before in the same folder. Then it keeps everything it learned from those sessions as its

[09:48] starting point instead of starting blank. If Claude didn’t install it for use everywhere, ask Claude to make that change. Once it’s done, all your projects can benefit from the context saved from previous sessions. This won’t do anything for a brand new project because there’s no history to read, but for the projects you’re already working on, it means the plugin doesn’t start from zero. So to see if it actually saves anything, we installed our changed version and used it on a demo project. This tool comes with a few commands that show you what it’s doing. The first one is the status command. This is the

[10:18] command you run whenever you want to know what the plugin is doing in the project you’re in. It shows how many sessions it has learned from, how many tokens those sessions used, and what each of its features has done so far. In our project, it had already learned from four sessions and the stuck check hadn’t needed to step in once, but it already had a long list of tools it could turn off. The status command also shows how many micro-skills facts it’s handing Claude at the start of every session. So, to see what it’s actually telling Claude for your project, you need to run the micro-skills command. It lists the

[10:49] facts the plugin hands Claude at the start of every session and the ones it’s still checking. The status command also lists the tools the plugin is turning off, but it only gives you their names. So, to see why each tool is on that list, you run the tool prune command. It lists every tool it’s turning off in that project and next to each one it shows how many sessions and messages went by without that tool being used. On our project, 276 tools had gone unused across all four sessions and since the plugin turns them off without telling you, this command is the place to check

[11:20] whenever Claude suddenly can’t do something it used to do. But, a long list of tools doesn’t tell you how much it actually saves you. So, that’s what the tool prune measure command is for. It counts how many tokens every message takes with all your tools and how many it takes with only the ones you use. On our project, every message went from about 34,300 tokens down to about 24,400, which is about 29%less on every single message. But, what if Claude needs one of those tools later? A tool the plugin turned off stays off in that

[11:51] project, so you can just run the tool prune restore command with the name of the tool and it gives that tool back. And once you’ve given a tool back, the plugin won’t turn it off again. When we tested it on another app, we first ran five sessions on it with the plugin on so that it had something to learn from. In those sessions, it turned off 303 tools. Then, we gave Claude three new tasks on that app and ran each one twice. Once with the plug-in and once without. Both runs started from the exact same code. Without the plug-in, Claude took 99 steps to finish all three

[12:22] tasks. With the plug-in, it took 79 steps and the whole thing cost about 21% less. Both versions also passed the same checks. So, in the first sessions, when the plug-in hadn’t learned anything yet, it cost a little more than a session without it. The savings started showing up in later sessions once it had learned something. So, you’re going to see more of a difference as you keep using it. Now, if you want to use the changed and refined tool, you can get it on AI Labs Pro, which is our community. So, if you found value in what we do and want to support the channel, this is the best way to do it. The link’s in the

[12:53] description. That brings us to the end of this video. If you’d like to support the channel and help us keep making videos like this, you can do so by using the Super Thanks button below. As always, thank you for watching and I’ll see you in the next one.