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カーソル・メモリーの階層的ロード・ルールは、AI処理のためのトークン消費を効果的に最適化する。

2025-08-20

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トークン最適化のメカニズム

Cursor Memoriesは、コンテキストの網羅性とトークンの使用効率のバランスをとるために、インテリジェントな階層的ロード戦略を採用している。すべてを読み込むのではなく、現在の開発段階やタスクのタイプに応じて、さまざまな組み合わせのドキュメントをオンデマンドで読み込む。例えば、PLANモードではprojectbrief.mdとtechContext.mdのみが読み込まれ、進捗メモは実際に必要なときだけ読み込まれる。

基本ルール各スキーマは、デフォルトで読み込まれるドキュメントの最小セットを持っている。
動的拡大activeContext.mdを使って一時的なコンテキストを追加できるようにする。
キャッシングメカニズム: 読み込まれたコンテンツはセッション内に保持され、重複送信を削減します。

実用的なデータによれば、このレイヤー戦略は20%-40%のトークン消費量を削減でき、特に大規模プロジェクトの長期開発に適している。

この答えは記事から得たものである。カーソル・メモリ：カーソルに永続的なコンテキスト・メモリを提供する。について

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