Minimum Token maliyeti için prompt önerisi.

Ben revizyon esnasında hatalı tanımlar ile uğraşırken birleştirilmiş dosyaları çok önemsemedim.
Sonuç ise felaket oldu. 1 aylık kotam toplamda 12 saate varan sürede bitti. sonuçları gpt ile paylaştığımda giriş değerlerinin +100k -200k da sabitleniyor olması bir mimari sorunun varlığını gösterdi. agent sürekli büyük dosyalara referansı olduğu için aynı dosyayı tekrarlı okuyordu.
Yeni bir parçalama politikası için prompt istedim.
Örnek prompt'un bir kısmını sizler ile paylaşıyorum.

Mevcut XXXX dokümantasyon mimarisini tamamen yeniden tasarla.
Amaç yeni özellik eklemek değildir.
Amaç, AI Agent (OpenCode, Claude Code, Cursor, Cline vb.) için maksimum verimli, minimum token tüketen, modüler bir bilgi mimarisi oluşturmaktır.
---
# HEDEFLER
- Büyük markdown dosyalarını kaldır.
- Her dosya mümkün olduğunca tek bir konuyu anlatsın.
- Her dosya yalnızca gerektiğinde okunacak şekilde tasarlansın.
- Agent hiçbir görevde gereksiz doküman okumak zorunda kalmasın.
- Fazlar yalnızca ihtiyaç duyduğu dosyaları referans etsin.
- Arşiv dosyaları hiçbir aktif dosya tarafından referans alınmasın.
- Tüm referanslar doğrulansın.
- Kırık referans kalmasın.
- Yinelenen bilgi tamamen kaldırılsın.
- Aynı bilgi yalnızca tek yerde bulunsun.
---

# TASARIM KURALLARI
## 1)
Hiçbir markdown dosyası mümkün olduğunca büyük olmamalıdır.
Uzun dokümanlar mantıksal olarak bölünmelidir.
---

## 2)
Her dosya yalnızca tek amacı taşımalıdır.
Örneğin

stok/
ekran.md
db.md
fonksiyonlar.md
workflow.md
mockup.md
test.md
---

## 3)
Mockuplar tek dosyada bulunmayacaktır.
Her ekranın kendi mockup dosyası olacaktır.
---
## 4)
DB kuralları tek dosyada olmayacaktır.
Her modül kendi DB açıklamasına sahip olacaktır.
---

## 5)
Fonksiyon açıklamaları modül bazında ayrılacaktır.
---

## 6)
UI kuralları;
ortak
ve
modül bazında
ayrılacaktır.
---

diye uzuyor.

umarım faydalı olur.

Hocam doğrumu anladım sorununuzu bilmiyorum ancak, projeyi parçalara bölerek yönetmek ve bir ağaç gibi kategorize ederek sadece geliştireceğiniz alanlarda görev vermek, ve öğrenme komutları varsa ajanınızın sistem bilgilerini öğreterek daha az token kullanımı yapabilirsiniz. Antigravity kullanıyorum ben. İlk başlarda 3 saatte pro planda ki tokenim bitiyordu. Şimdi 6-7 saat sürüyor. Projelerinizi her zaman bölerek, sisteme neyin nerde olduğunu öğreterek yapın token maliyetleri 2x katlanır ve rahatlar diye düşünüyorum.

@Blackbirdtech;
kullandığımız teknoloji farklı ama amaç aynı.
Ben CLI olan ve bir agents.md dosyası kullanıyorum. bu dosya içinde başla - faz devam - denetle - planla - onar gibi komutlar ve karşılıkları var.
işleme başladığında, önce nerede kaldığını kontrol ediyor. sonra ise ilgili kısma ait faz adımına direk yöneliyor. Veo adım için gerekenleri belleğine alıyor. Bitiminde testleri yapıp, faz aşamasına not düşüyor. benden diğer faz geçişi için onay istiyor. hata var ise hata durup benden yine onay istiyor veya hatayı açıklayıp revizyon önerisi/karar istiyor.
IDE nin kendi yapısına göre bunu yapmak gerek. Her ide uygulamasında skiller farklı çalışır.
Ama evet. ufak modüler olarak işlem adımlarını oluşturmak ve sadece o adıma ait dosyaları belleğine aldırmak gerek.
denetle komutunu kullandığımda ise ya projenin tamamını yada mevcut fazı denetliyor. her biri için ayrı test kontrollerini de yazdırmak gerekiyor.
Kodlamadan daha uzun süreç, maalesef bu mimari tasarımı modüler hale getirmek

tam olarak bahsettiğim o hocam zaten. Yazılımın tek ortak dili algoritmadır. Algoritma ise bir ağaca benzer. Sen o ağaç dallarından hangisinde işlem yapacağını söylersen yolunu kolay bulur sadece orayı onarır ve ya geliştirir. Demek istediğim buydu benimde. Bu şekilde en azından yarıya düşürülebilir maliyetler.

https://github.com/trugurpala/divan