「token」の検索結果

Configure spending limits, token quotas, and rate-limit policies per API key or globally. Inspect current consumption and enforce cost controls across providers.

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View cost breakdowns, token usage, and call logs from the CLI. Filter by provider, model, or date range. Export usage reports and inspect per-connection spending.

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One-time setup — mint a Cognitum Music personal access token and register the cogmusic MCP server with Claude Code

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Auto-capture per-session token usage from the Claude Code session jsonl and persist to the cost-tracking namespace

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One cost view across Claude Code, Codex and Grok on this machine — spend, tokens, cache hit ratio per provider and model, with unpriced models flagged. Use when asked "what did I spend", "how much did Codex cost", or to compare providers. Local logs only, nothing is sent.

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Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model

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Per-message cost breakdown within a single session. The drill-down companion to cost-anomaly — when an outlier session is flagged, this surfaces the specific expensive messages so operators can see whether the cost came from output tokens, cache writes, or model escalations.

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Analyze token usage patterns and recommend cost optimizations with estimated savings

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Use when reviewing client-side JavaScript, HTML source, or git history for exposed credentials, API keys, or tokens.

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Use when building a design token system, creating accessible colour palettes, generating colour ramps programmatically, or migrating a design system to support wide-gamut displays.

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Use when reviewing stylesheets, component styles, and responsive behavior related to Use CSS custom properties for design tokens. Check the rendered layout across breakpoints and interaction states before proposing a fix.

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Use when implementing animated gradients, complex CSS transitions that involve custom property values, or building a typed design token system where custom property misuse should produce visible errors.

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Answer questions about the user's Muse subscription, plan, usage, tokens, reset timing, or available plans and prices, or verify information that references the Muse subscription.

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Inspect Figma designs and generate implementation context for screens and interfaces. Use to read component variants, spacing and design tokens, inspect layouts and design-system libraries, and extract image assets for implementing a design through Figma's official MCP server.

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Security-test a REST, GraphQL, or gRPC API with Strix — autonomous agents that enumerate endpoints from an OpenAPI/GraphQL schema (or by crawling), then actually exploit the API-specific vulnerability classes in the OWASP API Security Top 10 (2023) — broken object-level authorization (BOLA/IDOR), broken object property level authorization (excessive data exposure and mass assignment), broken function-level authorization, unrestricted resource consumption, SSRF, injection, and auth/token flaws. Every finding comes with a working proof-of-concept request. Use when the user asks to pentest, security-test, audit, or find vulnerabilities in an API, endpoint, or backend service.

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Build scalable design systems with Tailwind CSS v4, design tokens, component libraries, and responsive patterns. Use when creating component libraries, implementing design systems, or standardizing UI patterns.

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Import Figma content into a HyperFrames composition — rendered assets, brand tokens, components, storyboard sections → reconstructed motion (frames read as states, not slides) (REST/CLI), connector-assisted motion when available, and shaders from a connector or native export. Use when the user pastes a figma.com link or asks to bring a Figma design, frame, logo, brand, or animation into a video/composition.

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优化 Agent 推理延迟与成本、诊断首 token 变慢或缓存命中率下降时使用——KV Cache 前缀不变性原则、三条铁律、五种破坏缓存的错误上下文管理模式、Chat Template 与历史思维链回传策略、缓存作为架构约束（缓存边界、子 Agent 字节级对齐、替换字符串冻结）。

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Agent 陷入无限循环、数不清工具调用次数、遗忘 TODO 或目标偏离、长任务中思考 token 持续膨胀时使用——Agent 状态栏机制、作为 user 消息注入末尾的 KV Cache 理由、每轮替换与持久追加两种实现及成本模型、五种状态栏技术（时间戳、工具计数器、TODO、详细错误、系统状态）与维护铁律。

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Agent 工具数量变多、上下文被工具定义占满时使用——设计工具发现与渐进式披露机制、实现 discover_tools 元工具与两层语义路由、选择索引式/检索式/主动发现/Skills 方案、处理动态加载破坏 KV Cache 的问题、评估 token 成本与工具选择准确率时查阅。含渐进式加载五步流程、工具数量阈值与关键实验数据。

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为 Agent 接入第三方能力时使用——决定走 MCP 协议还是 Skill Hub 分发、搭建或选用 MCP 服务器、设计工具/资源/提示三类原语、评估引入第三方能力的 token 成本与安全风险、审查工具描述投毒与同名工具遮蔽、锁定服务器版本与配置最小权限凭证时查阅。含 MCP 客户端-服务器架构、传输层选型与供应链缓解清单。

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把生产 bad case / 失败轨迹转成训练数据时使用——从失败归因、轨迹前缀截取、DPO 偏好对构造、LoRA 训练到边界集与保留集双集验证的完整链路；也用于判断某类问题该走 SFT、DPO、RL 还是先修 Harness/工具/tokenizer，以及如何从运行轨迹中提取带证据的结构化学习信号。触发词：bad case、失败归因、DPO、偏好对、轨迹前缀、拒绝采样、过度矫正、边界集、保留集、过早结束、reward hacking、LoRA 微调、训练评估隔离。

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Hugging Face Transformers for loading Hub models, running pipeline inference, text generation, and Trainer fine-tuning on NLP, vision, audio, and multimodal tasks. Applies when working with AutoModel, pipelines, tokenizers, generation configs, or TrainingArguments within Transformers.

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Supports Gtars for local genomic interval models and set algebra, overlaps and counts, consensus and coverage, tokenization, fragment processing, and refget/BEDbase planning across Python, Rust, and the CLI.

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