Codex Token Saver

정확성, 검증, 안전성 또는 사용자가 요청한 결과를 약화시키지 않고 워크플로우를 최적화합니다. 토큰 절약은 2차적인 제약 조건으로 취급하십시오: 필요한 파일, 소스, 테스트 또는 승인을 단지 사용량을 줄이기 위해 생략하지 마십시오.

가장 가벼운 유용한 개입 방식 선택

워크플로우를 변경하기 전에 실제 낭비를 식별하십시오:

아래의 관련 조치만 적용하십시오. 짧고 잘 정의된 작업에 프로세스 오버헤드를 추가하지 마십시오.

지속적인 컨텍스트와 변경되는 증거를 분리하십시오. 지속적인 컨텍스트에는 프로젝트 목적, 아키텍처, 코딩 규칙, 고정된 제약 조건 및 표준 명령이 포함됩니다. 변경되는 증거에는 새로운 요구 사항, 편집, 실패, 로그 및 테스트 결과가 포함됩니다.
이미 신뢰할 수 있는 경우 간결한 지속적 요약을 재사용하십시오. 변경되었을 수 있거나 현재 결정이 실제로 의존하는 파일 또는 섹션만 다시 읽으십시오.
대용량 파일을 열기 전에 심볼과 경로를 검색하십시오. 광범위한 디렉토리 또는 문서 읽기보다는 대상이 지정된 범위와 집중된 쿼리를 선호하십시오.
정확성이 현재 파일 내용에 의존하는 경우 메모리에 의존하지 마십시오. 다시 읽기가 불필요하다고 판단하기 전에 타임스탬프, 차이점, 검색 결과 또는 관련 소스를 확인하십시오.
대용량 문서의 경우 레이아웃이 중요하지 않을 때 검색 가능한 텍스트를 한 번 추출하십시오. 이미지, 표, 페이지 매김 또는 서식이 작업에 영향을 미치는 경우 원본을 유지하고 검사하십시오.

빈 폴링 루프보다는 이벤트 기반 대기 또는 현재 도구가 지원하는 가장 긴 안전한 대기 간격을 선호하십시오.
이전 작업이 이미 재사용 가능한 세션 또는 셀 식별자를 반환한 경우 빈 입력/폴링 작업을 반복적으로 호출하지 마십시오.
외부 실행 호출이 내부 대기를 감싸는 경우 외부 호출에 합리적인 버퍼를 포함하여 내부 결과를 수신할 충분한 시간을 제공하십시오. 플랫폼의 현재 최대값과 더 높은 우선순위의 지침을 준수하고 활성 환경이 금지하는 간격을 하드코딩하지 마십시오.
진정으로 긴 대기 중에는 현재 환경이 요구하는 주기로 사용자에게 간결한 진행 상황 업데이트를 보내십시오.

여러 단계에 걸쳐 있거나 다른 작업에서 재개될 가능성이 있는 작업의 경우, 지속성이 유용하고 작성이 범위 내에 있을 때만 프로젝트에 DEV_STATE.md를 생성하거나 갱신하십시오. 간결하고 사실적으로 유지하십시오:

# 개발 상태

## 목표
## 확인된 현재 상태
## 결정 및 이유
## 변경된 파일
## 테스트 및 결과
## 다음 작업
## 차단 또는 미해결 질문

모델 선택 또는 위임이 가능하고 허용되는 경우:

모호한 목표 해석, 아키텍처 결정, 작업 분해 및 최종 통합은 가장 강력한 적절한 모델에 유지하십시오.
저비용 모델에는 명시적인 입력, 출력, 제약 조건 및 수용 검사가 있는 제한된 작업(예: 집중 검토, 격리된 구현 또는 테스트 실패 분류)을 제공하십시오.
조정 또는 재작업이 더 많은 비용을 초래할 가능성이 있는 경우 단순히 토큰을 절약하기 위해 위임하지 마십시오.
현재 모델 가격 또는 할당량 승수를 가정하지 마십시오. 비용이 권장 사항의 일부인 경우 현재 공식 OpenAI 문서를 사용하여 확인하십시오.
하위 에이전트 및 모델 변경에 대한 환경의 권한 부여 규칙을 따르십시오. 이 스킬은 에이전트를 생성하거나 모델을 변경할 권한을 부여하지 않습니다.

실행이 요청과 다른 경우, 비생산적인 분기를 중단하고 목표와 현재 증거를 재진술한 후 가장 작은 유효한 다음 단계부터 계속하십시오.
제품이 별도의 사이드 대화를 제공하고 해당 답변이 기본 기록에 필요하지 않은 경우 임시 사이드 질문을 기본 구현 컨텍스트 밖에 유지하십시오.
명시된 요구를 충족하는 가장 간단한 구현을 선호하고, 선택적 확장 전에 실행 가능한 최소 버전을 구축하며, 적절한 경우 성숙한 종속성을 사용하고, 예측 가능한 유지 관리 부채를 생성하는 지름길을 피하십시오.
실패를 검사하고 접근 방식을 변경하지 않고 동일한 실패한 작업을 반복적으로 재시도하지 마십시오.

완료 시, 어떤 최적화가 워크플로우를 실질적으로 변경했는지, 정확성을 위해 여전히 읽거나 테스트한 내용, 그리고 남아 있는 불확실성을 간략히 명시하십시오. 실제 사용 데이터로 측정하지 않는 한 절약된 토큰의 백분율을 주장하지 마십시오.