ایک مکمل 2,000 لائن والی فائل پیسٹ کرنا ٹوکن ضائع کرتا ہے اور جواب کی کوالٹی کو نقصان پہنچاتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ AI کو بالکل وہی تناظر دیا جائے جس کی اسے آپ کے مسئلے کے بارے میں سوچنے کے لیے ضرورت ہے — اور کچھ نہیں۔
ایک مکمل 2,000 لائن والی فائل پیسٹ کرنا ٹوکن ضائع کرتا ہے اور جواب کی کوالٹی کو نقصان پہنچاتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ AI کو بالکل وہی تناظر دیا جائے جس کی اسے آپ کے مسئلے کے بارے میں سوچنے کے لیے ضرورت ہے — اور کچھ نہیں۔
db ایک Postgres pool ہے۔"# 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?
دوسری ورژن AI کو فنکشن، اس کی واپسی قسم (User)، اور db کے بارے میں ایک لائن کا نوٹ دیتی ہے — بالکل جواب دینے کے لیے کافی ہے، کوئی غیر متعلقہ کوڈ تکلیف نہیں دیتا۔
یہ صرف لاگت کے بارے میں نہیں ہے۔ اضافی کوڈ رکاوٹ ہے: ماڈل کسی غیر متعلقہ فنکشن کی طرف جھک سکتا ہے، فائل میں کہیں اور کوئی غلطی دہرا سکتا ہے، یا اپنی توجہ ہزاروں غیر متعلقہ ٹوکنز میں پھیلا سکتا ہے۔ ایک مرکوز prompt ایک مرکوز، درست جواب دیتا ہے۔
ٹوکن بجٹ محدود ہیں اور بڑے ڈمپس رفتار اور معیت دونوں کو خراب کرتے ہیں۔ کم سے کم متعلقہ حصہ بھیجنا — target فنکشن، اس کی اقسام، ایک context summary، اور فائل کے راستے — ٹوکن بچاتے ہیں اور رکاوٹوں کو ہٹا کر جواب کو تیز کرتے ہیں۔ تناظر کو منتخب کرنا AI کے ساتھ مؤثر طریقے سے کام کرنے کی بنیادی مہارت ہے: آپ معلومات چھپا نہیں رہے، آپ توجہ کو اس چیز کی طرف ہدایت کر رہے ہیں جو اہم ہے۔