Lipirea unui fișier complet de 2.000 de linii irosește jetoane și dăunează calității răspunsului. Scopul este să dai IA exact contextul de care are nevoie pentru a raționa despre problema ta — și nimic mai mult.
Lipirea unui fișier complet de 2.000 de linii irosește jetoane și dăunează calității răspunsului. Scopul este să dai IA exact contextul de care are nevoie pentru a raționa despre problema ta — și nimic mai mult.
db este un pool 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?
A doua versiune oferă IA funcția, tipul de return (User) și o notă pe o linie despre db — suficient pentru a răspunde precis, fără cod irelevant care să o distragă.
Nu este doar despre cost. Codul suplimentar este distracție: modelul poate să se fixeze pe o funcție neînrudită, să oglindească o eroare în altă parte a fișierului, sau să-și dilueze atenția pe mii de jetoane irelevante. O interogare focalizată produce un răspuns focalizat și precis.
Budgetele de jetoane sunt finite și descărcări mari degradează atât viteza cât și calitatea. Trimiterea feliei minime relevante — funcția țintă, tipurile sale, un rezumat de context și căi de fișier — economisește jetoane și ascuțește răspunsul prin eliminarea distragerilor. Curaționarea contextului este o abilitate de bază a lucrului eficient cu IA: nu ascunzi informații, direcționezi atenția către ceea ce contează.