Pegar un archivo completo de 2.000 líneas desperdicia tokens y daña la calidad de la respuesta. El objetivo es dar a la IA exactamente el contexto que necesita para razonar sobre tu problema — y nada más.
Pegar un archivo completo de 2.000 líneas desperdicia tokens y daña la calidad de la respuesta. El objetivo es dar a la IA exactamente el contexto que necesita para razonar sobre tu problema — y nada más.
db es un grupo de Postgres."# Bad: paste the whole 800-line user-service.ts
# → AI wades through unrelated code, may anchor on the wrong function
# Good: send only what matters
// file: src/services/user-service.ts
// context: called from POST /users; `db` is a Postgres pool (pg)
type User = { id: number; email: string };
async function createUser(email: string): Promise<User> {
const { rows } = await db.query( // <-- the function I need help with
"INSERT INTO users (email) VALUES ($1) RETURNING id, email",
[email],
);
return rows[0];
}
// Question: how do I handle a duplicate-email conflict here?
La segunda versión le da a la IA la función, su tipo de retorno (User) y una nota de una línea sobre db — lo suficiente para responder con precisión, sin código irrelevante que la distraiga.
No es solo un costo. El código adicional es distracción: el modelo puede quedar atrapado en una función no relacionada, reflejar un error en otra parte del archivo o dispersar su atención entre miles de tokens irrelevantes. Un indicación enfocado produce una respuesta enfocada y precisa.
Los presupuestos de tokens son finitos y los volcados grandes degradan tanto la velocidad como la calidad. Enviar el segmento relevante mínimo — la función objetivo, sus tipos, un resumen de contexto y rutas de archivo — ahorra tokens y afila la respuesta al eliminar distracciones. Curar el contexto es una habilidad fundamental para trabajar efectivamente con IA: no estás ocultando información, estás dirigiendo la atención a lo que importa.