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AI要約 CLAUDE.md や copilot-instructions.md が毎ターンのシステムプロンプトに埋め込まれる仕組みを解説し、トークンコストを抑えるための実践的な書き方を紹介する記事。

EN A practical guide explaining how CLAUDE.md and copilot-instructions.md are injected every agent turn as system prompts, and how to keep them concise to reduce token costs.

AI要約 TAKTのクラウドLLMトークン消費を抑えるため、OpenCodeを通じてOllamaのローカルLLMを活用する方法を解説した記事。

EN A practical guide on reducing TAKT's cloud LLM token consumption by routing requests through OpenCode to a locally running Ollama instance.

AI要約 こんにちは！ Hubble でバックエンドエンジニアをしている @koyakota です！ RubyKaigi 2026 で取り上げられた Rubydex、Cursor の Agent からも使えるらしいので試してみました。 トークンは減る

AI要約 GitHubはAgentic Workflowsにおけるトークン消費を抑える最適化手法を解説。MCPツール選定、コンテキスト圧縮、プロンプト設計の見直しによりLLM呼び出しコストを削減し、より多くのワークフローを安定して実行可能にする。

EN Agentic workflows that run on every pull request can quietly accumulate large API bills. Here's how we instrumented our own production workflows, found the inefficiencies, and built agents to fix them

AI要約 Mcp2cliは任意のAPIを単一のCLIとして公開し、ネイティブMCPに比べ96〜99%少ないトークン消費でLLMエージェントから利用できるようにするツール。冗長なツール定義を避け、必要時にヘルプを参照する設計で効率化を図る。

EN HN: 146 points, 100 comments · @knowsuchagency · https://news.ycombinator.com/item?id=47305149