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Die hierarchischen Laderegeln von Cursor Memories optimieren den Token-Verbrauch für die KI-Verarbeitung effektiv

2025-08-20 293

Mechanismus der Token-Optimierung erklärt

Cursor Memories verwendet eine intelligente hierarchische Ladestrategie, um ein Gleichgewicht zwischen der Vollständigkeit des Kontexts und der Effizienz der Token-Nutzung herzustellen. Anstatt alles zu lesen, lädt das System bei Bedarf verschiedene Kombinationen von Dokumenten, je nach aktuellem Entwicklungsstadium und Art der Aufgabe. Im PLAN-Modus werden beispielsweise nur projectbrief.md und techContext.md geladen, während Fortschrittsnotizen nur dann herangezogen werden, wenn sie tatsächlich benötigt werden.

  • GrundregelnJedes Schema hat seine eigene Mindestanzahl von Dokumenten, die standardmäßig geladen werden.
  • dynamische Erweiterung: Benutzer können über activeContext.md temporäre Kontexte hinzufügen
  • Caching-Mechanismus: Geladene Inhalte werden innerhalb der Sitzung beibehalten, wodurch doppelte Übertragungen vermieden werden

Praktische Daten zeigen, dass diese Schichtstrategie den Token-Verbrauch von 20%-40% reduzieren kann, was sich besonders für die langfristige Entwicklung von Großprojekten eignet.

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