token-efficiency

トークン効率の高いコンピューター操作

検証済みの結果を得るまでの総コストと時間を最適化します。正しく完了するために必要な証拠を保てるなら、出力を小さくすることで効率が上がります。一方、検索、再試行、調整が増えると、その節約分が失われることがあります。

ツールを呼び出す前に、現在の証拠で質問に答えられるか、次の判断に実際に必要な情報は何かを確認してください。

必要な箇所だけを読み、必要に応じて範囲を広げる

• タスクやハーネスのツール使用ガイドに適した、利用可能なフィルター付き読み取りや検索を使ってください。標準ツールでは扱えないデータ変換やクエリには、シェルパイプラインを使ってください。
• ファイル名、件数、範囲を限定した一致箇所を使ってファイルやシンボルを特定し、関連する範囲と依存関係を読み取ってください。結果が曖昧な場合は範囲を広げてください。検索結果が上限に達したり途中で切り詰められたりしている場合、ほかに一致箇所がないことの証明にはなりません。
• 構造的なコードパターンには AST 検索を使い、リテラル、設定、ログにはテキスト検索を使ってください。繰り返し使うことでセットアップの手間に見合う場合を除き、新しい検索ツールをインストールしないでください。
• rg はデフォルトで再帰検索します。-r フラグは再帰ではなく --replace を意味します。-m の一致数上限は検索全体ではなく、ファイルごとに適用されます。

ソースを直接クエリし、生成する

• プロジェクトの JSON には jq を使い、YAML、TOML、XML には形式に対応したツールを使ってください。そのオプションを頼りにする前に、インストールされている yq の実装を確認してください。
• 区切り文字付きテキストが単純な場合は cut または awk を使い、引用符付きフィールドや改行を含むフィールドがある場合は CSV 対応パーサーを使ってください。データ構造を保てる簡潔な形式を選んでください。
• 繰り返しのコンテンツ、変換、機械的な編集は、手作業で出力するより簡潔で信頼できるなら、短いスクリプトで生成してください。シェルか Python かを一律に決めず、正確さを基準に言語を選んでください。

証拠を損なわずにノイズを減らす

• エラー診断を保ちながら、対応している場合は静音フラグを使い、色付き出力を無効にしてください。
• 予測しにくい出力や冗長な出力はファイルに保存し、関連する箇所を確認してください。出力がハーネスにすでに保存されている場合は、取得し直すためだけにコマンドを再実行せず、その出力を再利用してください。
• 出力を保存したりパイプしたりする場合は、元のコマンドの終了ステータスを保持してください。フォーマッターが成功しても、元のコマンドの成功が証明されるわけではありません。
• 詳細を復元するために必要な正確なエラー、関連する制約、失敗した方法、パスや URL を保持してください。基盤となる状態が変化した場合は、証拠を再確認してください。

実行に伴うオーバーヘッドを考慮する

• 独立した呼び出しは、サポートされ、許可されている場合は並列で実行してください。必要に応じて依存するコマンドを && で連結し、承認の境界を明確に保ってください。
• ポーリングより完了通知を優先してください。ポーリングが必要な場合は、内容を読み直すよりも安価に答えが得られるなら、メタデータやハッシュを使ってください。
• 作業の分離や並列化によってセットアップや調整に見合う効果が得られる場合は、実質的で独立した作業を委任してください。親コンテキストが小さくなるからといって、総コストが下がるとは限りません。子エージェントの使用量も含め、根拠となる情報への参照を添えて結論を求めてください。

有用なコンテキストとキャッシュの再利用を保つ

可能な範囲でプロンプトのプレフィックスを安定させ、プロンプトに影響する設定を不必要に変更しないでください。キャッシュの動作や料金はプロバイダーとモデルによって異なります。

必要に応じて、ハーネスの圧縮機能やコンテキスト管理の仕組みを使ってください。タスクの制約、検証済みの知見、失敗した試行、次の手順、復元可能な詳細への参照を保持してください。コンテキストの削減は、その後の正確さ、再試行、総コスト、レイテンシーを基準に評価してください。