Pare de pagar tokens por arquivo

Para renomear 500 arquivos, um agente lista o diretório, raciocina sobre cada nome e emite uma chamada de ferramenta por arquivo. A conta cresce com o lote. Uma tarefa do Disk Tamer descreve o trabalho inteiro de uma vez: o agente a escreve, você a revisa e um mecanismo determinístico faz o trabalho. O mesmo custo em tokens para 5 ou 5.000 arquivos.

Leia o esquema da tarefa →

Para quem é

Desenvolvedores que usam agentes de código

Pare de ver o Claude Code ou o Codex gastarem uma janela de contexto renomeando artefatos de build. Peça que escrevam uma tarefa e guarde o contexto para o trabalho que realmente exige raciocínio.

Times com orçamento de IA medido

Trabalho com arquivos em lote é a coisa menos valiosa em que um agente pode gastar tokens, e a mais fácil de tirar do medidor. O custo de uma tarefa não cresce com o número de arquivos.

Quem quer uma pessoa no circuito

O agente propõe; você aprova. Você vê exatamente o que vai acontecer, escolhe a pasta e clica em Executar. Nada toca no seu disco até você permitir.

Como funciona

  1. Seu agente escreve a tarefaUm pequeno documento JSON nomeando a operação e a regra que seleciona os arquivos — não uma lista de nomes. Aponte seu agente para a página do esquema e ele escreverá uma tarefa correta de primeira.
  2. Você revisaAbra o link ou cole a tarefa. O Disk Tamer mostra em linguagem simples o que ela faria antes de pedir qualquer coisa. Uma tarefa nunca carrega uma pasta — você sempre escolhe isso.
  3. Execute e devolva o resultadoA operação roda localmente na pasta que você escolheu. Copie o recibo compacto do resultado de volta para o seu agente, para que ele confirme o que aconteceu e continue.

Casos de uso comuns

  • Renomeie centenas de artefatos de build ou exportações para um padrão sem gastar uma janela de contexto
  • Gere um arquivo por linha de um CSV — contratos, configurações, scaffolds — a partir de uma única instrução
  • Limpe arquivos temporários ou de log por regra, em vez de listar todos no contexto do agente
  • Aplique a mesma edição de conteúdo em todos os arquivos correspondentes de uma pasta
  • Mova os arquivos correspondentes para uma pasta de arquivo morto em uma única etapa revisada
  • Dê a um colega não técnico um link que executa a tarefa em lote que seu agente desenhou

Perguntas frequentes

O agente pode executar isso sozinho?
Não, e isso é proposital. O Disk Tamer é escrito por agente e executado por pessoa: o agente escreve a tarefa, mas uma pessoa sempre escolhe a pasta e clica em Executar. Nada é executado automaticamente, nem mesmo uma tarefa com todos os campos válidos. É isso que torna seguro aceitar uma tarefa vinda de um link.
Quanto isso economiza de verdade?
Depende do tamanho do lote, e o estimador desta página deixa você conferir com as suas próprias premissas. O ponto estrutural importa mais do que qualquer número: o custo de um agente cresce com o número de arquivos, e o de uma tarefa não. Com 5 arquivos a diferença é ruído; com 5.000 é a conta inteira.
Meu agente precisa de um plugin ou de um servidor MCP?
Não. Ele escreve um documento JSON e entrega a você — como link, como texto colado ou como arquivo .disktamer. Não há nada para instalar de nenhum dos lados.
Meus dados são enviados para algum lugar?
Não. O Disk Tamer trabalha diretamente na pasta que você escolhe, no seu navegador, usando a File System Access API. Links profundos carregam a tarefa no fragmento da URL, que os navegadores nunca enviam a um servidor — então até a própria tarefa fica na sua máquina.
E se meu agente escrever uma tarefa inválida?
O Disk Tamer relata todos os problemas de uma vez, cada um com o caminho exato do erro, como steps[0].params.findText. Uma correção resolve tudo, então um erro custa uma tentativa barata em vez de um ciclo de adivinhação.

What does it actually cost?

Assumptions

A task document is a fixed ~250 tokens regardless of batch size, because it describes the rule rather than the files.

Agent, file by file: 35,000 tokens
One Disk Tamer task: 250 tokens
Roughly 140× fewer.

Estimates, not measurements. Real costs vary by model, filename length, and how often the directory is re-read. Adjust the assumptions above to match what you actually see.