🌐 Languages: English | Português Brasileiro | Español

AI Context Optimizer

Privacy & Security: This extension runs entirely locally. It makes zero network requests, does not collect telemetry, does not persist any data outside the VS Code session, and does not access external APIs. File contents are read from the local filesystem via vscode.workspace.fs and, when analysis is requested (/optimize, /compare), are forwarded — truncated to a hard limit — exclusively to the VS Code Language Model API (vscode.lm), which routes to whichever model the user has configured. No data leaves the machine through this extension.

What it does

AI Context Optimizer is a VS Code Chat Participant (@context-optimizer) that statically analyzes AI context files across 15+ tools — GitHub Copilot, Claude Code, Gemini, Cursor, Windsurf, Aider, Continue, Cline, Amazon Q, Tabnine, Cody, Augment, Sourcery, Devin, and SpecKit. It scans the workspace for instruction, rule, and configuration files that are auto-loaded by these tools, classifies each by loading frequency and token cost (HIGH / MEDIUM / LOW / FREE), and produces an audit report with line counts. For deeper analysis, it forwards the report and file contents (truncated) to the user's configured language model to generate specific, file-by-file optimization recommendations.

The Problem

Every AI-powered coding session starts by loading context files (copilot-instructions.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, .cursorrules, etc.). If these files are bloated, duplicated, or poorly structured, you're paying extra tokens on every single interaction — before you even ask a question.

Quick Start

1. Open the Copilot Chat panel (Ctrl+Shift+I / ⌘⇧I)

2. Type @context-optimizer and press Enter

3. The extension scans your workspace and returns an audit report instantly

/audit — See What You're Spending

@context-optimizer /audit

Returns a full inventory of every AI context file in your workspace, classified by cost level with line counts. Read-only — nothing is changed.

/optimize — Get a Fix Plan

@context-optimizer /optimize

Analyzes each HIGH-cost file and generates specific recommendations: which sections to extract into scoped .instructions.md files, what to deduplicate, and how to restructure for minimal auto-loaded tokens.

/compare — Preview the Savings

@context-optimizer /compare

Shows a before/after projection with line counts and reduction percentages — without touching any file. Review the plan before committing to changes.

Free-form Questions

@context-optimizer why is my CLAUDE.md so expensive?
@context-optimizer how can I reduce copilot-instructions to under 60 lines?

Ask anything about your context files and get tailored analysis.

Supported Files

Cost Classification

Commands

Settings

Features

• Token estimation — every file shows approximate token cost (~30 tokens/line)
• Content similarity detection — flags HIGH-cost files with >40% overlap (Dice coefficient)
• Clickable file links — audit report includes anchors to open files directly
• Project scaffolding — /init reads package.json, pyproject.toml, Cargo.toml, or go.mod and generates a starter copilot-instructions.md
• Configurable threshold — adjust the auto-loaded line budget via settings

Example Output

## AI Context Audit Report

### Summary
| Metric                         | Lines | ~Tokens |
|--------------------------------|-------|--------|
| AUTO-LOADED (every session)    | 142   | ~4,260 |
| Medium (conditional)           | 28    | ~840   |
| Scoped (applyTo)               | 0     | ~0     |
| Lazy (on-demand)               | 45    | ~1,350 |
| Total                          | 215   | ~6,450 |

⚠️ Auto-loaded context (142 lines, ~4,260 tokens) exceeds the ~80-line target.

### 🔁 Content Similarity
| File A                       | File B     | Similarity |
|------------------------------|------------|------------|
| copilot-instructions.md      | CLAUDE.md  | 67%        |

Requirements

• VS Code 1.100+
• GitHub Copilot Chat extension (for the chat participant API)

License

MIT

🇧🇷 AI Context Optimizer

Privacidade & Segurança: Esta extensão é executada inteiramente localmente. Faz zero requisições de rede, não coleta telemetria, não persiste nenhum dado fora da sessão do VS Code e não acessa APIs externas. Os conteúdos dos arquivos são lidos do sistema de arquivos local via vscode.workspace.fs e, quando análise é solicitada (/optimize, /compare), são encaminhados — truncados para um limite máximo — exclusivamente para a API de Modelo de Linguagem do VS Code (vscode.lm), que roteia para o modelo que o usuário configurou. Nenhum dado sai da máquina através desta extensão.

O que faz

AI Context Optimizer é um VS Code Chat Participant (@context-optimizer) que analisa estaticamente arquivos de contexto de IA em 15+ ferramentas — GitHub Copilot, Claude Code, Gemini, Cursor, Windsurf, Aider, Continue, Cline, Amazon Q, Tabnine, Cody, Augment, Sourcery, Devin e SpecKit. Ele escaneia o workspace em busca de arquivos de instrução, regras e configuração que são auto-carregados por essas ferramentas, classifica cada um por frequência de carregamento e custo de token (HIGH / MEDIUM / LOW / FREE), e produz um relatório de auditoria com contagens de linhas. Para análise aprofundada, encaminha o relatório e conteúdos dos arquivos (truncados) para o modelo de linguagem configurado do usuário para gerar recomendações específicas de otimização arquivo por arquivo.

O Problema

Toda sessão de codificação alimentada por IA começa carregando arquivos de contexto (copilot-instructions.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, .cursorrules, etc.). Se esses arquivos estão inchados, duplicados ou mal estruturados, você está pagando tokens extras em toda e qualquer interação — antes mesmo de fazer uma pergunta.

Início Rápido

1. Abra o painel Copilot Chat (Ctrl+Shift+I / ⌘⇧I)

2. Digite @context-optimizer e pressione Enter

3. A extensão escaneia seu workspace e retorna um relatório de auditoria instantaneamente

/audit — Veja o Que Você Está Gastando

@context-optimizer /audit

Retorna um inventário completo de todos os arquivos de contexto de IA em seu workspace, classificados por nível de custo com contagens de linhas. Somente leitura — nada é alterado.

/optimize — Obtenha um Plano de Correção

@context-optimizer /optimize

Analisa cada arquivo de custo HIGH e gera recomendações específicas: quais seções extrair em arquivos .instructions.md escopo, o que desduplicar e como reestruturar para tokens auto-carregados mínimos.

/compare — Visualize as Economias

@context-optimizer /compare

Mostra uma projeção antes/depois com contagens de linhas e percentuais de redução — sem tocar em nenhum arquivo. Analise o plano antes de se comprometer com as alterações.

Perguntas em Formato Livre

@context-optimizer por que meu CLAUDE.md é tão caro?
@context-optimizer como posso reduzir copilot-instructions para menos de 60 linhas?

Faça qualquer pergunta sobre seus arquivos de contexto e obtenha análise personalizada.

Arquivos Suportados

Classificação de Custo

Comandos

Configurações

Funcionalidades

• Estimativa de tokens — cada arquivo mostra o custo aproximado em tokens (~30 tokens/linha)
• Detecção de similaridade — identifica arquivos HIGH com >40% de sobreposição (coeficiente Dice)
• Links clicáveis — relatório de auditoria inclui âncoras para abrir arquivos diretamente
• Scaffolding de projeto — /init lê package.json, pyproject.toml, Cargo.toml ou go.mod e gera um copilot-instructions.md inicial
• Limite configurável — ajuste o orçamento de linhas auto-carregadas via configurações

Exemplo de Saída

## Relatório de Auditoria de Contexto de IA

### Resumo
| Métrica                          | Linhas | ~Tokens |
|----------------------------------|--------|--------|
| AUTO-CARREGADO (a cada sessão)   | 142    | ~4.260 |
| Médio (condicional)              | 28     | ~840   |
| Escopo (applyTo)                 | 0      | ~0     |
| Lazy (sob demanda)               | 45     | ~1.350 |
| Total                            | 215    | ~6.450 |

⚠️ Contexto auto-carregado (142 linhas, ~4.260 tokens) excede o alvo de ~80 linhas.

### 🔁 Similaridade de Conteúdo
| Arquivo A                    | Arquivo B  | Similaridade |
|------------------------------|------------|-------------|
| copilot-instructions.md      | CLAUDE.md  | 67%          |

Requisitos

• VS Code 1.100+
• Extensão GitHub Copilot Chat (para a API do chat participant)

Licença

MIT

🇪🇸 AI Context Optimizer

Privacidad y Seguridad: Esta extensión se ejecuta completamente localmente. Realiza cero solicitudes de red, no recopila telemetría, no persiste ningún dato fuera de la sesión de VS Code y no accede a APIs externas. Los contenidos de los archivos se leen del sistema de archivos local a través de vscode.workspace.fs y, cuando se solicita análisis (/optimize, /compare), se reenvían — truncados a un límite máximo — exclusivamente a la API del Modelo de Lenguaje de VS Code (vscode.lm), que enruta al modelo que el usuario ha configurado. Ningún dato sale de la máquina a través de esta extensión.

Qué hace

AI Context Optimizer es un Participante de Chat de VS Code (@context-optimizer) que analiza estáticamente archivos de contexto de IA en 15+ herramientas — GitHub Copilot, Claude Code, Gemini, Cursor, Windsurf, Aider, Continue, Cline, Amazon Q, Tabnine, Cody, Augment, Sourcery, Devin y SpecKit. Escanea el workspace en busca de archivos de instrucción, reglas y configuración que se cargan automáticamente en estas herramientas, clasifica cada uno por frecuencia de carga y costo de tokens (HIGH / MEDIUM / LOW / FREE), y produce un informe de auditoría con recuentos de líneas. Para un análisis más profundo, reenvía el informe y contenidos de archivos (truncados) al modelo de lenguaje configurado del usuario para generar recomendaciones específicas de optimización archivo por archivo.

El Problema

Cada sesión de codificación impulsada por IA comienza cargando archivos de contexto (copilot-instructions.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, .cursorrules, etc.). Si estos archivos están inflados, duplicados o mal estructurados, está pagando tokens adicionales en cada interacción — antes incluso de hacer una pregunta.

Inicio Rápido

1. Abra el panel de Chat de Copilot (Ctrl+Shift+I / ⌘⇧I)

2. Escriba @context-optimizer y presione Enter

3. La extensión escanea su workspace y devuelve un informe de auditoría al instante

/audit — Vea lo que está Gastando

@context-optimizer /audit

Devuelve un inventario completo de todos los archivos de contexto de IA en su workspace, clasificados por nivel de costo con recuentos de líneas. Solo lectura — nada se cambia.

/optimize — Obtenga un Plan de Corrección

@context-optimizer /optimize

Analiza cada archivo de costo HIGH y genera recomendaciones específicas: qué secciones extraer en archivos .instructions.md con alcance, qué desduplicar y cómo reestructurar para tokens cargados automáticamente mínimos.

/compare — Visualice los Ahorros

@context-optimizer /compare

Muestra una proyección antes/después con recuentos de líneas y porcentajes de reducción — sin tocar ningún archivo. Revise el plan antes de comprometerse con los cambios.

Preguntas de Forma Libre

@context-optimizer ¿por qué mi CLAUDE.md es tan caro?
@context-optimizer ¿cómo puedo reducir copilot-instructions a menos de 60 líneas?

Haga cualquier pregunta sobre sus archivos de contexto y obtenga análisis personalizado.

Archivos Compatibles

Clasificación de Costos

Comandos

Configuración

Características

• Estimación de tokens — cada archivo muestra el costo aproximado en tokens (~30 tokens/línea)
• Detección de similitud — identifica archivos HIGH con >40% de superposición (coeficiente Dice)
• Enlaces clicables — el informe de auditoría incluye anclas para abrir archivos directamente
• Scaffolding de proyecto — /init lee package.json, pyproject.toml, Cargo.toml o go.mod y genera un copilot-instructions.md inicial
• Umbral configurable — ajuste el presupuesto de líneas autocargadas en la configuración

Ejemplo de Salida

## Informe de Auditoría de Contexto de IA

### Resumen
| Métrica                               | Líneas | ~Tokens |
|---------------------------------------|--------|--------|
| CARGADO AUTOMÁTICAMENTE (cada sesión) | 142    | ~4,260 |
| Medio (condicional)                   | 28     | ~840   |
| Alcance (applyTo)                     | 0      | ~0     |
| Lazy (bajo demanda)                   | 45     | ~1,350 |
| Total                                 | 215    | ~6,450 |

⚠️ El contexto autocargado (142 líneas, ~4,260 tokens) excede el límite de ~80 líneas.

### 🔁 Similitud de Contenido
| Archivo A                  | Archivo B  | Similitud |
|----------------------------|------------|----------|
| copilot-instructions.md    | CLAUDE.md  | 67%       |

Requisitos

• VS Code 1.100+
• Extensión GitHub Copilot Chat (para la API del participante de chat)

Licencia

MIT