Token优化机制详解
Cursor Memories采用智能的分层加载策略来平衡上下文全面性与token使用效率。系统根据当前开发阶段和任务类型，按需加载不同的文档组合，而非全量读取所有内容。例如，在规划模式(PLAN)时，系统只会加载projectbrief.md和techContext.md，而进展记录文档仅在实际需要时才被引入。
- 基础规则：每个模式有其默认加载的最小文档集
- expansão dinâmica：允许用户通过activeContext.md添加临时上下文
- mecanismo de cache：已加载的内容会在会话内保留，减少重复传输
实践数据显示，这种分层策略能降低20%-40%的token消耗量，特别适合大型项目的长期开发。
Essa resposta foi extraída do artigoMemórias de Cursor: fornece memória de contexto persistente para Cursores.O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " As regras de carregamento hierárquico do Cursor Memories otimizam efetivamente o consumo de tokens para o processamento de IA
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