Estratégias de carregamento em camadas e otimização de tokens
Reduzir significativamente o consumo de tokens por meio de hierarquias de documentos e mecanismos de carregamento inteligentes:
- Regras de carregamento em camadas:Seleciona automaticamente os documentos com base no modo atual:
- Modo PLAN/REFLECT → Carregar
projectbrief.md+progress.md - Modo IMPLEMENT → Carregar
techContext.md+ documentação para módulos relacionados - Modo VAN → somente carga
projectbrief.md
- Modo PLAN/REFLECT → Carregar
- Dicas de compactação de documentos:
- Uso da hierarquia de títulos Markdown (H2/H3) em vez de parágrafos longos
- Conversão de tabelas de parâmetros técnicos em formato de bloco de código
- existir
activeContext.mdSomente as informações atuais de missão crítica são mantidas no
- Recomendações de manutenção regular:
- Limpeza mensal
progress.mdRegistros obsoletos em - Mova os documentos técnicos que não estão mais sendo alterados para
archive/subdiretórios - fazer uso de
#deprecatedSinalização de conteúdo descartado
- Limpeza mensal
Testes empíricos mostram que o uso de carregamento hierárquico pode reduzir o consumo de tokens em 40-60%, o que é particularmente adequado para projetos complexos de longa duração.
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 " Como posso otimizar a eficiência do uso de tokens no Cursor Memories?
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