Özet
- Kod yapısını (strateji·fabrika deseni, dosya ayrımı,
.cursorrulesdüzenlemesi) tek satırlık bir prompt ile refaktör ettikten sonra, aynı özellik ekleme promptu çalıştırıldığında yapay zeka token kullanımının büyük ölçüde azaldığını gösteren deney raporu (Zero-context, N=5). Deneyde kullanılan promptlar ve kaynaklar açıklandığı için yeniden üretilebilir.
Temel veriler
-
Claude-4 Sonnet: ortalama 390,159 → 242,265 token (−37.91%)
-
GPT-5: ortalama 315,839 → 233,634 token (−26.03%)
-
Ölçüt: Cursor’un gösterdiği Total Tokens. Modeller arası mutlak değer karşılaştırması anlamlı değil (modele göre sayım farkı var).
Kurulum (özet)
-
IDE Cursor 1.6.6, modeller GPT-5 / Claude-4 Sonnet
-
Tüm promptlar Zero-context, her turda editör tamamen yeniden başlatıldı
-
Başarı ölçütü: gereksinim tek bir prompt ile uygulanırsa başarılı sayıldı
Neden önemli
-
“İyi kod yapısı” yalnızca insanlar için daha okunaklı olmakla kalmıyor, yapay zekanın token, maliyet ve süre kullanımını da etkiliyor; buna dair nicel bir kanıt sunuyor
-
Promptların ve depo içeriğinin açık olması yeniden üretilebilirlik sağlıyor (iş ortamında uygulama ve takip deneylerinde doğrudan kullanılabilir)
Kişisel değerlendirme
- Bir Cursor kullanıcısı olarak, maliyet tasarrufu için temel bir metodoloji sunan harika bir yaklaşım önerdiğini düşünüyorum.
- Metinde de belirtildiği gibi, örneklem sayısının yetersiz olması biraz üzücü.
Henüz yorum yok.